prikaz prve stranice dokumenta Alat za interaktivno učenje koncepata umjetne inteligencije i strojnog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Alat za interaktivno učenje koncepata umjetne inteligencije i strojnog učenja
2023. urn:nbn:hr:168:250164
Marković, Jelena
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Marković, J. (2023). Alat za interaktivno učenje koncepata umjetne inteligencije i strojnog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:250164

Marković, Jelena. "Alat za interaktivno učenje koncepata umjetne inteligencije i strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:250164

Marković, Jelena. "Alat za interaktivno učenje koncepata umjetne inteligencije i strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:250164

Marković, J. (2023). 'Alat za interaktivno učenje koncepata umjetne inteligencije i strojnog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 02.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:250164

Marković J. Alat za interaktivno učenje koncepata umjetne inteligencije i strojnog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 02.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:250164

J. Marković, "Alat za interaktivno učenje koncepata umjetne inteligencije i strojnog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:250164

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:250164
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAlat za interaktivno učenje koncepata umjetne inteligencije i strojnog učenja
Naslov (engleski)Tool for interactive learning of artificial intelligence and machine learning concepts
AutorJelena Marković
MentorIvica Botički (mentor)
Član povjerenstvaIvica Botički (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMirjana Domazet-Lošo (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDanijel Mlinarić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-02-23, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Rad se fokusira na usporedbu performansi različitih metoda strojnog učenja prilikom zadatka klasifikacije na javno dostupnom skupu podataka za predviđanje srčanih bolesnika. Dan je teorijski opis korištenih metoda kao i odabranog skupa podataka, te analiza rada algoritama nad tim podacima. U sklopu rada izrađena je i interaktivna aplikacija za analizu i vizualizaciju performansi odabranih algoritama. Aplikacija sadrži opis i pregled rezultata za odabranu metodu nad zadanim skupom podataka. Također nudi mogućnosti promjene hiperparametara algoritama, unosa vlastitog skupa podataka te odabir značajki koje će algoritam koristiti. Za izradu aplikacije korišten je programski okvir Dash Plotly koji je baziran na programskom jeziku Python, a pogodan je za izradu interaktivnih aplikacija za analizu podataka.
Sažetak (engleski)
This thesis focuses on the performance comparison of different machine learning methods on the classification task using a publicly available dataset for predicting heart disease. It gives a theoretical overview of chosen algorithms, a description of the used dataset, and an analysis of algorithm performance on it. Also, within the thesis work is developed an interactive application whose aim is to analyze and visualize the performance of chosen algorithms. The application delivers a description and a visual overview of the results for the selected method over a given dataset. It also offers possibilities like changing the hyperparameter values of the algorithms, uploading your dataset, and choosing desired features. The application is based on Dash Plotly, a framework based on Python programming language, which is suitable for creating interactive applications for data analysis.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:250164
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-07-13 10:19:44