Primjena neuronskih mreža na probleme regresije i klasifikacije u strojnom učenju

završni rad

• Naslov (engleski): Neural networks application to regression and classification problems in machine learning
• Autor: Diego Mišetić
• Mentor: Josipa Pina Milišić (mentor)
• Član povjerenstva: Josipa Pina Milišić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislav Burić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Lenka Mihoković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-09, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Brojni problemi povezani su s umjetnim neuronskim mrežama. Njihov cilj je brzo i jednostavno dolaženje do rjesenja kroz razne skrivene slojeve. Kroz rad dan je pregled o umjetnim neuronskim mrežama na problemima regresije i klasifikacije u strojnom učenju te opisan jedan eksperiment s istim kroz softver za strojno učenje TensorFlow. Dan je pregleda kroz razna poglavlja o samoj strukturi umjetnih neuronskih mreža, generalizaciji, primjeni kondolacijskih neuronskim mreža i dvoslojnih mreža, druoputu. Detaljno je opisno sučelje i programiranje u Tenseroflowu. Dan je primjer s eksperimentom o prevarama s transakcijama kreditnih kartica njegov opis i razrada eksperimenta kroz tablice i grafove.

Sažetak (engleski)

Numerous problems associated with artificial neural networks. Their goal is to quickly and easily find a solution through various hidden layers. The paper provides an overview of artificial neural networks on regression and classification problems in machine learning, and describes an experiment with the same using TensorFlow machine learning software. Through various chapters, an overview of the very structure of artificial neural networks, generalization, application of convolutional neural networks and two-layer networks, etc. There is a detailed description of the interface and programming in Tenseroflow. An example of a fraud experiment with credit card transactions is given, as well as a description of the experiment through tables and graphs.

• Ključne riječi: Model neuronske mreže; obučavanje neuronskih mreža; konvolucijske neuronske mreže; dropout; TensorFlow
• Ključne riječi (engleski): Neural network model; training of neural networks; convolutional neural networks; dropout; TensorFlow
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:918794
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 21:38:07