21. Primerjalna analiza Evklidske in Poincaréjeve metrike v algoritmih strojnega učenjaAlenka Trpin, 2018 Opis: Živimo v času, ko si življenja brez računalnikov ne predstavljamo. Množična uporaba tako imenovane informacijsko komunikacijske tehnologije je proizvedla velike količine podatkov, ki jih sami ne moremo interpretirati in uporabiti. Z orodji podatkovnega rudarjenja in strojnega učenja se velike množice podatkov lahko obdelajo in uporabijo za napovedovanje in klasifikacijo. Eno od orodij za tako obdelavo podatkov je WEKA. Naloga temelji na osnovnem klasifikacijskem agoritem k najbližjih sosedov. V različnih panogah (gospodarstvo, zdravstvo, vojska...) se vedno bolj uporablja in shranjuje podatkovne baze raznovrstnih slik oziroma fotografij. Pri prepoznavanju podobosti med dvema fotografijama je pomembno, da algoritem prepozna določene vzorce. Prepoznavanje temelji
na metriki. V ta namen je v orodje WEKA implementiran algoritem, ki temelji na Poincaréjevi metriki. Testiran je na podatkovni množici fotografij. Za namen primerjave je bil uporabljen algoritmom, ki temelji na evklidski metriki.
Najdeno v: ključnih besedah
Ključne besede: podatkovno rudarjenje, strojno učenje, Poincaréjeva metrika, WEKA, k najbližjih sosedov, segmentacija
Objavljeno: 30.11.2018; Ogledov: 3730; Prenosov: 151
 Celotno besedilo (1,07 MB) |
22. |
23. Zaznavanje sentimenta v novicah z globokimi nevronskimi mrežamiAndraž Pelicon, 2019 Opis: Diplomska naloga se ukvarja z analizo sentimenta v novicah. To področje v zadnjem času pridobiva na priljubljenosti, predvsem v okviru napovedovanja gibanja finančnih trgov, vendar je za slovenski jezik še dokaj slabo raziskano. Za slovenščino sicer obstajajo modeli, osnovani na metodi podpornih vektorjev, vendar ti niso dostopni za javno uporabo.
V okviru te raziskave smo zasnovali arhitekturo na osnovi nevronskih mrež, ki za klasifikacijo uporablja kombinacijo samodejno generiranih značilk in TF-IDF obtežitev. Modeli, ki uporabljajo omenjeno arhitekturo, dosegajo primerljive rezultate z že obstoječimi modeli in so sposobni učinkovitega učenja na korpusih v velikosti okrog 10.000 dokumentov. Najuspešnejši model iz raziskave je na voljo kot spletna storitev na naslovu classify.ijs.si.
Najdeno v: ključnih besedah
Ključne besede: analiza sentimenta, novice, slovenščina, nevronske mreže, globoko učenje
Objavljeno: 04.10.2019; Ogledov: 3778; Prenosov: 119
Celotno besedilo (1,48 MB) |
24. |
25. |
26. |
27. Izdelava aplikacije za ocenjevanje vrednosti rabljenih vozilMatic Lukas, 2019 Opis: Nakup ali prodaja rabljenega vozila lahko predstavlja za osebo brez tovrstnega znanja veliko težavo in dolgotrajen proces. Na slovenskih spletnih oglasnikih je veliko različnih oglasov, iz katerih je težko razbrati objektivne vrednosti vozil. Iz tega razloga smo izdelali aplikacijo, ki uporabnikom omogoča hitro in enostavno ocenjevanje različnih vozil na slovenskem trgu. Nekaj tovrstnih aplikacij za slovenski trg sicer že obstaja, so pa večinoma plačljive ali nezanesljive. V diplomski nalogi so predstavljene tehnologije za izdelavo aplikacije: PHP, Javascript in Bootstrap, metode pridobivanja ocenitev s pomočjo strojnega učenja ter razvojno okolje XAMPP. Natančno je opisan postopek razvoja aplikacije, njene zahteve in funkcionalnosti.
Najdeno v: ključnih besedah
Ključne besede: PHP, Javascript, PHPML, spletna aplikacija, strojno učenje, predvidevanje vrednosti
Objavljeno: 25.11.2019; Ogledov: 2969; Prenosov: 185
Celotno besedilo (2,35 MB) |
28. |
29. |
30. |
