1. |
2. |
3. |
4. Iskanje številke osnovnega sredstva iz fotografije izolatorja s pomočjo strojnega učenja in geografske lokacije : magistrska nalogaAndrej Trunkl, 2024, master's thesis Abstract: cELES, družba za upravljanje z elektroenergetskim prenosnim sistemom, skrbi za nemoteno delovanje slovenskega električnega omrežja. Za zagotovitev nemotenega delovanja je treba izvajati redne preglede sredstev na omrežju. Ker so pregledi zamudni, se uporabljajo brezpilotna letala, s katerimi se fotografirajo sredstva na omrežjih. Količina tako posnetih fotografij je zelo velika, zato je ročno pregledovanje in prostorsko umeščanje teh posnetkov velik izziv. Cilj raziskave je izboljšati učinkovitost spremljanja stanja omrežja z razvojem metod za natančnejše in hitrejše zaznavanje ter analizo infrastrukture, kar bo izboljšalo zanesljivost in varnost omrežja.
Keywords: prostorsko umeščanje, zaznavanje infrastrukture, pred procesiranje fotografij, predpripravljeni modeli, prenos znanja
Published in ReVIS: 20.01.2025; Views: 438; Downloads: 20
 Full text (3,01 MB) |
5. |
6. |
7. |
8. Uporaba podatkovne analitike in orodja Orange za optimizacijo časovne obremenitve CT aparata v urgentnem centruIrena Pograjc, 2024, not set Abstract: V sodobnem zdravstvu je razumevanje in ustrezna uporaba podatkov za izboljšanje kakovosti
oskrbe pacientov, optimizacijo delovnih procesov in podporo odločitvenim procesom ključnega pomena. Z analizo podatkov, ki zajema opisne, razlagalne, napovedne in predpisovalne metode, lahko učinkovito napovedujemo in načrtujemo medicinske preiskave. Uporaba orodja Orange omogoča analizo vzorcev, ki vplivajo na obremenitev CT aparata v urgentnem centru in njegovo razpoložljivost za planirane preiskave. Ta pristop omogoča razumevanje preteklih podatkov in predvidevanje prihodnjih obremenitev, kar izboljšuje učinkovitost radiološkega oddelka. Analiza podatkov v empiričnem delu magistrskega dela razkriva, kako lahko prilagoditve urnikov in optimizacija kadrovskih virov izboljša čakalne čase za planirane preiskave. Predlagani ukrepi vključujejo izboljšave pri optimizaciji urnikov in razporeditvi osebja, uporabo analitičnih orodij za sprotno spremljanje in napovedovanje obremenitev CT aparata, izboljšanje komunikacije s pacienti in povečanje sodelovanja med oddelki. S tem prispevamo tako k teoretičnim spoznanjem kot tudi k praktičnim izboljšavam v delovanju zdravstvenih ustanov.
Keywords: podatkovna analitika, rudarjenje podatkov, CT aparat, urgentne CT preiskave, orodje Orange, prediktivni modeli.
Published in ReVIS: 19.07.2024; Views: 851; Downloads: 44
Full text (2,27 MB) |
9. Ocena učinkovitosti velikih jezikovnih modelov na medicinskem testiranjuDragan Gostimirović, 2024, not set Abstract: Umetna inteligenca je ključno preoblikovala tehnološki napredek, omogočila razvoj novih pristopov za reševanje kompleksnih problemov in izboljšala učinkovitost obstoječih procesov. Med širokim spektrom tehnologij umetne inteligence so veliki jezikovni modeli, kot so GPTji, posebej pomembni zaradi svoje sposobnosti razumevanja in generiranja človeškega jezika. Razvoj od pravilnih pristopov do naprednih algoritmov strojnega učenja kaže na pomembne mejnike v raziskavah umetne inteligence. Modeli, kot sta GPT-3 in GPT-4, so revolucionirali področje z razumevanjem konteksta in generiranjem relevantnega besedila. Predstavitev ChatGPT konec leta 2022 je pomenila prelomni trenutek, ki je omogočil generativnim jezikovnim modelom vodenje smiselnih pogovorov in izvajanje intelektualnih nalog. To je odprlo nove možnosti uporabe umetne inteligence v izobraževanju, programiranju in ustvarjanju vsebine, hkrati pa postavilo nova etična in praktična vprašanja. Magistrsko delo se osredotoča na analizo zmogljivosti GPT modelov – konkretno ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Copilot in Gemini, pri opravljanju medicinskega testa pa USMLE Step 1 2022. S študijo želimo oceniti njihovo sposobnost obdelave in razumevanja medicinskega znanja. Analiza bo izvedena z uporabo statističnega orodja PSPP, ki bo omogočilo učinkovito obdelavo in interpretacijo zbranih podatkov.
Keywords: Umetna inteligenca, veliki jezikovni modeli, GPT, ChatGPT, USMLE Step 1 2022.
Published in ReVIS: 27.06.2024; Views: 1173; Downloads: 19
Full text (18,40 MB) |
10. Razvoj, ovrednotenje in primerjava odločitvenih modelov za napovedovanje delovanja čistilne naprave : diplomska nalogaMarko Štemberger, 2023, undergraduate thesis Abstract: V diplomski nalogi raziskujemo, kako lahko odločitvene modele v programu Orange
uporabimo za čiščenje odpadne vode. Glavno vprašanje, ki nas zanima, je, kako dobro lahko ti
modeli napovedujejo učinkovitost čistilnih naprav za odpadne vode, še posebej ko gre za
razmerje med različnimi vhodnimi in izhodnimi parametri. Da bi to ugotovili, smo se lotili
kombinacije empirične analize in strojnega učenja. Uporabili smo tri različne algoritme: Neural
Networks (NN), Random Forest (RF) in Naivni Bayes (NB). Da bi še dodatno izboljšali naše
modele, smo vključili tudi algoritem ReliefF, ki nam je pomagal izbrati tiste spremenljivke, ki
najbolj vplivajo na naše rezultate. Glavni cilj naše raziskave je bil razjasniti, kako lahko
odločitveni modeli pomagajo pri čiščenju odpadne vode. Končni cilji so bili jasni: ustvariti
robustne odločitvene modele, preveriti, kako dobro delujejo, in ugotoviti, katere spremenljivke
so ključne za uspešno čiščenje odpadne vode.
Keywords: strojno učenje, nevronske mreže, naključni gozd, naivni Bayes, algoritem ReliefF, odločitveni modeli, Orange
Published in ReVIS: 06.12.2023; Views: 1639; Downloads: 55
Full text (3,71 MB) |
