Pages
-
-
Učenje bez pokušaja: tehnike, pristupi i primjene
-
Paula Ivanović Ovaj rad analizira inovativnu tehniku strojnog učenja, učenje bez pokušaja. Učenje bez pokušaja omogućuje modelima prepoznavanje i klasificiranje podataka iz klasa s kojima se nikada prije nisu susreli. Ova metoda je posebno vrijedna u situacijama kada je prikupljanje označenih podataka za svaku moguću klasu nepraktično ili nemoguće. Zero-shot učenje ima široku primjenu u raznim industrijama, uključujući zdravstvo, e-trgovinu i autonomnu vožnju, brzo dobivajući na važnosti....
-
-
Učenje gibanja robota
-
Karlo Žirovec U ovom radu opisan je princip rada ojačanog učenja, odnosno Q učenja te njegova implementacija na agenta. Promatrano je više različitih algoritama učenja agenta te su istraženi njihovi utjecaji na promjenu gibanja agenta.
-
-
Učenje izraza lica robota kroz igru s ljudima
-
Izidora Zgrablić Objašnjeno je što je ROS framework i na više apstraktnih razina opisani koncepti koje koristi, kao i osnovne naredbe potrebne za rad u frameworku. Koristeći Visage Software Development Kit u programskom jeziku C++ je napisan program za detekciju emocija korisnika. Kreiran je i opisan paket koji realizira komunikaciju robota i udaljenog terminala koristeći ROSov koncept teme, a čija je svrha poslati na Aisoy podatke dobivene detekcijom emocija. Iznesena su zapaţanja o rezultatima rada.
-
-
Učenje prijenosom znanja iz vremenskih serija - u kojoj su mjeri značajke prenosive?
-
Erik Otović Ovaj rad se fokusira na usporedbu performansi modela strojnog učenja koji su trenirani
prijenosom znanja i onih koji nisu, a sve to u okviru vremenskih serija. Sustavno se promatra i
analizira točnost odabranih modela prilikom prelaska unutar iste domene primjene
(seizmologija), ali i između međusobno različitih domena primjene (seizmologija, govor i zvuk,
medicina, financije). Kako bi se valjanost dobivenih rezultata potvrdila, primijenjeni su određeni
statistički testovi....
-
-
Učinak plazmenih plinova na kvalitetu rezanja mlazom plazme
-
Ivan Rožić Ovo istraživanje temelji se na analizi učinka različitih plazma medija na proces rezanja mlazom
plazme. Eksperimenti su obuhvatili tri različita plazma medija: vodu + etanol, zrak i čistu vodu, a
cilj je bio utvrditi njihov utjecaj na kvalitetu rezane površine. Materijal koji je korišten za
eksperimente bio je niskougljični čelik S235JR.
Kontrolirani su različiti parametri rezanja, uključujući brzinu rezanja i jakost struje. Korištena je
Taguchi...
-
-
Učinkovitost algoritma NSGA II za višekriterijski problem trgovačkog putnika
-
Patrik Paunović U ovom završnom radu istražena je učinkovitost algoritma NSGA II za višekriterijski problem trgovačkog putnika. Problemsko rješenje koje sam implementirao imalo je dva kriterija kroz koje je provodilo optimizaciju rute. Pomoću programskog jezika Python te softverskog alata pyRAPL mjerio sam potrošnju energije procesora kao i vrijeme potrebno za izvršenje programa. Kroz rad su također objašnjeni osnovni pojmovi vezani za korištene alate te za genetske algoritme.
-
-
Učinkovitost geste povlačenja-i-otpuštanja na mobilnim uredajima sa zaslonima osjetljivima na dodir
-
Dejan Ćućić U ovome radu empirijski se istražuje učinkovitost izvodenja geste povlačenja-i-otpučtanja na mobilnim uredajima sa zaslonima osjetljivim na dodir. Pojašnjava se Fittsov zakon i standardizirani test za vrednovanje pokaznih naprava na kojima se zasniva
model vrednovanja promatrane geste. Za potrebe provodenja testiranja, implementirana je odgovarajuća aplikacija unutar koje je omogućeno ispitati učinkovitost izvodenja geste za različite veličine i udaljenosti ciljane mete, na...
-
-
Učinkovitost geste povlačenja-i-otpuštanja na mobilnim uređajima sa zaslonima osjetljivima na dodir
-
Dejan Ćućić U ovome radu empirijski se istražuje učinkovitost izvodenja geste povlačenja-i-otpuštanja na mobilnim uredajima sa zaslonima osjetljivim na dodir. Pojašnjava se Fittsov zakon i standardizirani test za vrednovanje pokaznih naprava na kojima se zasniva model vrednovanja promatrane geste. Za potrebe provodenja testiranja, implementirana je odgovarajuća aplikacija unutar koje je omogućeno ispitati učinkovitost izvodenja geste za različite veličine i udaljenosti ciljane mete, na...
-
-
Učinkovitost izvršavanja koda u programskim jezicima visoke razine
-
Mateo Acinger Programiranje te razvoj aplikacija često sa sobom donosi pitanja kakve su performanse
određenih aplikacija. Postoje mnoge metode usporedbe performansi , no dvije najpoznatije
su mjerenje energije i vremena izvršavanja. U ovom radu istražena je podjela programskih
jezika s obzirom na specifičnosti njihova izvršavanja po koracima. Tema rada je
učinkovitost izvršavanja koda u programskim jezicima visoke razine. Osim toga detaljno
je opisan način izvršavanja svakog programa u...
-
-
Učinkovitost primjene metode analize glavnih komponenti u izgradnji modela predviđanja
-
Anamaria Vargić Na četiri različita skupa podataka su trenirani algoritmi strojnog učenja; stablo odluke i nasumična šuma. Promatrane su metrike za evaluaciju modela i utrošak memorije, vremena i
korištenje procesora za slučajeve kada je nad skupom podataka primijenjena tehnika analize
glavnih komponenti i kada nije. Zaključeno je da kvaliteta modela uvelike ovisi o količini
atributa, uzoraka, vrijednostima podataka te broju mogućih klasa. Smanjenje dimenzionalnosti skupa podataka može...
-
-
Učinkovitost tehnika predobrade podataka u izgradnji modela predviđanja
-
Kristina Višković Zadatak završnog rada bio je ispitati učinkovitost tehnika predobrade podataka u izgradnji modela predviđanja. Proces dubinske analize podataka objašnjen je procesnim modelom CRISP-DM. Dodatno, obrađena su načela održive dubinske analize podataka vezana uz ključne faze procesa dubinske analize podataka. Proučeni su postupci predobrade podataka u dubinskoj analizi podataka, točnije tehnike čišćenja podataka kojima se uklanjaju instance i značajke. Nad karakterističnim skupovima...
-
-
Učinkovitost treniranja modela predviđanja polu-nadziranog učenja
-
Mateo Krizmanić Cilj ovog diplomskog rada bio je proučiti metode polu-nadziranog učenja te opisati njih i njihove prednosti i mane. Izraditi model predviđanja polu-nadziranog učenja i usporediti ga s modelom nadziranog učenja kada je dostupna mala količina označenih podataka. Vrednovati odabrane modele te izmjeriti utrošak energije, memorije i vremena potrebnog za treniranje modela za scenarije nadziranog i polu-nadziranog učenja. Za mjerenje utroška CPU-a, RAM-a i vremena treniranja modela...
Pages
