Primjena metoda strojnog učenja na podatke Interneta stvari

master's thesis

• Title (english): Application of machine learning methods to Internet of things data
• Author: Dražen Vuk
• Mentor: Darko Andročec (mentor); MBZ: 318652
• Committee member: Dijana Oreški (član povjerenstva); MBZ: 318615
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Organization and Informatics; (Department of Information Systems Development); Varaždin
• Defense date and country: 2020-09-15, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Information and Communication Sciences; Organization and Informatics

Abstract

U ovome radu će biti objašnjeno kako primijeniti strojno učenje XGBoost i duboko učenje Keras nad podacima parkirnog senzora, a svrha rada je da uz pomoć dva spomenuta alata od sirovih vrijednosti senzora kao rezultat dobijemo informaciju je li je parkirno mjesto iznad senzora zauzeto ili slobodno. Koristit će se NBPS parkirni senzor tvrtke Mobilisis d.o.o. Senzor ima dva magnetometra za detekciju metala, u ovom slučaju automobila. Za ovaj rad potrebno je prikupiti sirove podatke od parkirnih senzora i to minimalno 100000 podataka za treniranje i testiranje modela. U radu će biti objašnjeno kako pripremiti sirove podatke od strane magnetometra i normalizirati takve podatke za XGBoost i Keras, te kako pripremiti i trenirati model do najboljih mogućih rezultata. Postavljeni cilj detekcije automobila uz pomoć strojnog i dubokog učenja je minimalno 97 posto.

• Keywords: strojno učenje; internet stvari
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:031323
• Study programme: Title: Information and Programming Engineering; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra informatike (magistar/magistra informatike)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Access restricted to authenticated users
• Created on: 2021-05-06 13:00:57