1. |
2. |
3. 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: 3788; Prenosov: 119
 Celotno besedilo (1,48 MB) |
4. Transnacionalno upravljanje s satelitskimi podatki v podporo implementacije Pariškega sporazumaMaja Stanišič, 2022 Opis: V magistrskem delu smo raziskali, ali mednarodna ureditev satelitskih podatkov omogoča ali pa nasprotno ovira učinkovito implementacijo Pariškega sporazuma. S pomočjo deskriptivne, zgodovinske, komparativne in sintetične raziskovalne metode magistrsko delo ugotovi, da so satelitski podatki ključen vir za sistematično merjenje obveznosti Pariškega sporazuma. Tovrstna podpora pa se lahko učinkovito zagotavlja zgolj, če je vzpostavljena enotna politika odprtih satelitskih podatkov. Magistrsko delo ugotovi, da satelitske podatke ureja mednarodno pravo vesolja, ki ne vzpostavlja načela odprte politike podatkov, saj dejavnost deljenja podatkov kategorizira kot prostovoljno obliko mednarodnega sodelovanja. Na drugi strani magistrsko delo ugotovi, da se je normativni razvoj ureditve satelitskih podatkov nadaljeval preko transnacionalne regulatorne mreže, imenovane Skupina za opazovanje Zemlje, znotraj katere so se sprejela GEOSS načela deljenja podatkov. Ugotovili smo, da je Skupina za opazovanje Zemlje učinkovito operacionalizirala načelo prostovoljnega sodelovanja mednarodnega prava vesolja ter poenotila ureditev odprtih politik satelitskih podatkov v podporo Pariškemu sporazumu. Navedeno smo dokazali z analizo normativnih učinkov GEOSS načel deljenja podatkov na mednarodni in nacionalni ravni. Nazadnje je magistrsko delo Skupino za opazovanje Zemlje kategoriziralo kot harmonizacijsko mrežo neformalne mednarodne zakonodaje, s čimer prispeva k razumevanju dinamike modernega transnacionalnega upravljanja na področju satelitskih podatkov.
Najdeno v: ključnih besedah
Ključne besede: Pariški sporazum, transnacionalno pravo, načelo odprte politike satelitskih podatkov, Skupina za opazovanje Zemlje, neformalna mednarodna zakonodaja, harmonizacijske mreže
Objavljeno: 14.12.2022; Ogledov: 590; Prenosov: 38
Celotno besedilo (1,05 MB) |
5. Algorithm for short-time correction of wind speed forecasting modelsZdravko Kunić, 2023 Opis: In this dissertation, a new algorithm for forecast correction of short-term wind speed predictions is proposed to improve the forecast of bora gusts, frequently resulting in high-speed wind situations dangerous for traffic. The motivation arises from occasionally ambiguous results of the decision support system relying only on the last forecast, which aids traffic management in strong and gusty wind conditions on the roads in Croatia. The proposed correction algorithm uses numerical weather prediction model characteristics to iteratively forecast the wind speed multiple times for the same future window. Iterative predictions are used as input features of the algorithm, and corrected predictions result from the output. The proposed algorithm is tested with artificial neural networks, random forests, support vector machines, and linear regression to demonstrate the superiority of the algorithm performance on a dataset comprising five years of actual data measurements at the Croatian bridge Krk and complementary historical forecasts by ALADIN numerical weather prediction model.
Najdeno v: ključnih besedah
Ključne besede: upravljanje prometa, napoved hitrosti vetra, popravek napovedi, nevronske mreže, zaporedne napovedi
Objavljeno: 09.11.2023; Ogledov: 339; Prenosov: 25
Celotno besedilo (3,75 MB) |
6. Razvoj, ovrednotenje in primerjava odločitvenih modelov za napovedovanje delovanja čistilne napraveMarko Štemberger, 2023 Opis: 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.
Najdeno v: ključnih besedah
Ključne besede: strojno učenje, nevronske mreže, naključni gozd, naivni Bayes, algoritem ReliefF, odločitveni modeli, Orange
Objavljeno: 06.12.2023; Ogledov: 310; Prenosov: 28
Celotno besedilo (3,71 MB) |
