prikaz prve stranice dokumenta Algoritmi strojnog učenja primijenjeni na zadanom skupu podataka
  Preuzmi
PDF 3.97 MB
završni rad
Algoritmi strojnog učenja primijenjeni na zadanom skupu podataka
2023. urn:nbn:hr:235:397812
Gelo, Anja
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Citirajte ovaj rad

Gelo, A. (2023). Algoritmi strojnog učenja primijenjeni na zadanom skupu podataka (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397812

Gelo, Anja. "Algoritmi strojnog učenja primijenjeni na zadanom skupu podataka." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397812

Gelo, Anja. "Algoritmi strojnog učenja primijenjeni na zadanom skupu podataka." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397812

Gelo, A. (2023). 'Algoritmi strojnog učenja primijenjeni na zadanom skupu podataka', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 15.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397812

Gelo A. Algoritmi strojnog učenja primijenjeni na zadanom skupu podataka [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2023 [pristupljeno 15.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397812

A. Gelo, "Algoritmi strojnog učenja primijenjeni na zadanom skupu podataka", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397812

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397812
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAlgoritmi strojnog učenja primijenjeni na zadanom skupu podataka
Naslov (engleski)Machine learning algorithms applied to a given data set
AutorAnja Gelo
MentorTomislav Stipančić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2023-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Sažetak
U svijetu podataka i velike količine informacija algoritmi umjetne inteligencije postaju sve značajniji. U ovisnosti o vrsti i strukturi podataka te metodi strojnog učenja algoritmi se koriste prilikom predviđanja, odlučivanja, klasifikacije, prepoznavanja i slično. U ovom radu opisane su i objašnjene tri klasifikacijske neparametarske metode strojnog učenja koje pripadaju nadgledanom učenju – stroj potpornih vektora, algoritam k-najbližih susjeda te stablo odluke. Sva tri algoritma su primijenjena na zadanom skupu podataka u programskom jeziku Python te open-source web aplikaciji Jupyter Notebook. Prije same primjene algoritama na zadani skup podataka, na podatke je bilo potrebno primijeniti funkcije obrade podataka – funkcije čitanja, funkcije čišćenja, funkcije skaliranja te funkcije vizualizacije. Algoritmi su uspoređeni po validacijskom kriteriju preciznosti.
Sažetak (engleski)
In the world of data and large amounts of information, artificial intelligence algorithms are becoming increasingly important. Depending on the type and structure of the data and the machine learning method, algorithms are used for prediction, decision-making, classification, recognition, and the like. In this paper, three classification non-parametric machine learning methods that belong to supervised learning are described and explained - the support vector machine, the k-nearest neighbors algorithm and the decision tree. All three algorithms were applied to the given data set in the Python programming language and the open-source web application Jupyter Notebook. Before applying the algorithms to the given data set, it was necessary to apply data processing functions to the data - reading functions, cleaning functions, scaling functions and visualization functions. Algorithms were compared according to the validation criterion of precision.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:397812
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva (univ. bacc. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-02-23 10:23:06