Iskanje po repozitoriju

A+ | A- | | SLO | ENG

Opis: Način življenja, ki vključuje prekomerno potrošnjo oblačil, je postal hobi, ki nas je pripeljal do kritične točke, kjer moramo ukrepati na način, da z znanjem in medsebojnim sodelovanjem začnemo čim prej reševati nastali problem. Slovenski trg potrebuje nove poslovne modele (primer je model naročnine), ki bodo prispevali h krožnemu procesu oblačil. V diplomskem delu je raziskana tekstilna industrija s trajnostnega vidika, ki vpliva na družbo, okolje in ekonomijo. V prvem delu naloge so predstavljeni hitra in trajnostna moda, poslovni modeli oblačil »iz druge roke«, podana je primerjava domačih in tujih modelov, vključno s slovenskim trgom oblačil »iz druge roke«. V drugem delu sta bila izvedena anketni vprašalnik in dva intervjuja. Rezultati ankete so pokazali, da imata generacija Z in generacija milenijcev podobne poglede na nakup oblačil in pomen trajnosti pri nakupu oblačil.
Najdeno v: ključnih besedah
Ključne besede: ozaveščanje o vplivu, alternativa, trajnostni vidik, poslovni modeli oblačil »iz druge roke«, prekomerna potrošnja.
Objavljeno: 26.08.2023; Ogledov: 325; Prenosov: 22
Celotno besedilo (1,18 MB)

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: 311; Prenosov: 28
Celotno besedilo (3,71 MB)