Analiza i primjena tehnika i pristupa za rad s ograničenim podacima u strojnom učenju

diplomski rad

• Naslov (engleski): Analysis and Application of Techniques and Approaches for Handling Limited Data in Machine Learning
• Autor: Erik Đuranec
• Mentor: Bogdan Okreša Đurić (mentor); MBZ: 367114
• Član povjerenstva: Markus Schatten (član povjerenstva); MBZ: 291806
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet organizacije i informatike; (Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti); Varaždin
• Datum i država obrane: 2023-09-25, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

U ovome radu se razmatraju i primjenjuju različite tehnike za rad s limitiranim podacima u strojnom učenju. Problem limitiranih podataka u strojnom učenju ne obuhvaća samo podatke, već i tehnike koje omogućavaju prilagodbu modela strojnog učenja za rad s limitiranim setovima podataka. Radom su obuhvaćena prijašnja istraživanja na ovu temu s ciljem definiranja temeljenog okvira za teoretsko istraživanje i praktičnu implementaciju. U praktičnom dijelu su implementirane, kombinirane i uspoređene odabrane tehnike za rad s ograničenim podacima uz konkretne modele strojnog učenja te analizu i interpretaciju dobivenih rezultata.

• Ključne riječi: strojno učenje; machine learning; deep learning; duboko učenje; ograničeni podaci; limited data
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:714748
• Studijski program: Naziv: Organizacija poslovnih sustava; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra informatike (mag.inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Pristup svim korisnicima iz sustava znanosti i visokog obrazovanja RH
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-10-02 04:19:06