Detektiranje nepravilnosti na računu pomoću metode nadziranog učenja

diplomski rad

• Naslov (engleski): Receipt irregularities detection using supervised learning methods
• Autor: Šiprak Dario
• Mentor: Petra Grd (mentor); MBZ: 318742
• Član povjerenstva: Miroslav Bača (član povjerenstva); MBZ: 235084
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet organizacije i informatike; (Katedra za informatičke tehnologije i računarstvo); Varaždin
• Datum i država obrane: 2023-01-24, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

U radu se obrađuju metode i tehnike stojnoga učenja te se dublje analizira odabrana metoda strojnog učenja. Rad se još sastoji i od praktičnoga dijela koji je samostalno napravljen te mu je svrha skeniranje računa pomoću mobilnog uređaja nakon čega se račun analizira u poslužiteljskoj aplikaciji i pokušava utvrditi da li je račun valjan ili neispravan. Analiza se temelji na modelu koji je napravljen pomoću algoritma za dugo kratkoročno pamćenje. Rezultat ovog rada daje uvid u korist korištenja strojnog učenja za automatiziranje radnji koje su jednostavne za čovjeka, ali komplicirane za računalo.

• Ključne riječi: strojno učenje; nadzirano učenje
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:510101
• Studijski program: Naziv: Informacijsko i programsko inženjerstvo; 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: 2023-01-30 05:00:29