prikaz prve stranice dokumenta Razvoj sustava za prilagodljivu ugradnju i izvođenje postupaka i modela strojnog učenja
  Preuzmi
PDF 6.96 MB
diplomski rad
Razvoj sustava za prilagodljivu ugradnju i izvođenje postupaka i modela strojnog učenja
Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2019. urn:nbn:hr:200:190243
Ivić, Vedran
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Institucijski repozitorij: Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek

Citirajte ovaj rad

Ivić, V. (2019). Razvoj sustava za prilagodljivu ugradnju i izvođenje postupaka i modela strojnog učenja (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:190243

Ivić, Vedran. "Razvoj sustava za prilagodljivu ugradnju i izvođenje postupaka i modela strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:190243

Ivić, Vedran. "Razvoj sustava za prilagodljivu ugradnju i izvođenje postupaka i modela strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:190243

Ivić, V. (2019). 'Razvoj sustava za prilagodljivu ugradnju i izvođenje postupaka i modela strojnog učenja', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 24.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:190243

Ivić V. Razvoj sustava za prilagodljivu ugradnju i izvođenje postupaka i modela strojnog učenja [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2019 [pristupljeno 24.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:190243

V. Ivić, "Razvoj sustava za prilagodljivu ugradnju i izvođenje postupaka i modela strojnog učenja", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:190243

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:190243
Podaci o radu
NaslovRazvoj sustava za prilagodljivu ugradnju i izvođenje postupaka i modela strojnog učenja
Naslov (engleski)Development of system for flexible implementation and execution of machine learning models and algorithms
AutorVedran Ivić
MentorGoran Martinović (mentor)
Član povjerenstvaGoran Martinović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaČaslav Livada (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBruno Zorić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2019-10-09, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
Tema ovog diplomskog rada je razvoj sustava za prilagodljivu ugradnju i izvođenje postupaka i modela strojnog učenja za primjenu u području vizualne analize sentimenta, koji je potrebno i programski ostvariti. Opisani su zahtjevi na takav sustav te analizirani prikladni postupci i modeli strojnog učenja koji omogućuju detekciju i analizu sentimenta sa slike. Proučeno je i obrađeno područje umjetnih neuronskih mreža s naglaskom na konvolucijske neuronske mreže. Pobliže je opisano područje primjene odnosno analize sentimenta, uz prikaz već postojećih sustava za implementiranje strojnog učenja u tu svrhu. Odabran je odgovarajući algoritam te je objašnjen njegov princip rada i parametri. Zatim su opisane i razine te funkcionalne komponente arhitekture sustava te je objašnjena njihova međusobna komunikacija. Koristeći adekvatna okruženja, alate i tehnologije (TensorFlow, Keras, Python, Node.js i drugi), koji su također pobliže objašnjeni u radu, sustav je i programski razvijen. Ponajprije je izrađena baza podataka slika, na osnovu koje je odabranim algoritmom treniran i dobiven model za predviđanje sentimenta sa slike. Zatim je programski ostvaren modul za predviđanje kao web aplikacija koja omogućuje upotrebu sustava krajnjem korisniku. Konačno, sustav je testiran po pitanju integracije korisničkog sučelja i korištenja te funkcionalnosti sustava, uz analizu dobivenih rezultata i osvrt na cjelokupan sustav.
Sažetak (engleski)
The topic of this paper is the development of system for flexible implementation and execution of machine learning algorithms and models for application in the field of visual sentiment analysis as well as the realization of the very system programmatically. System requirements have been described and suitable macine learning algorithms and models that enable image sentiment analysis have been analyzed. The field of artificial neural networks has been studied and processed with emphasis on convolutional neural networks. The field of application, i.e. sentiment analysis has been elaborated in more detail, while presenting the already existing systems for machine learning implementation for this very application. An appropriate algorithm has been selected and its operating principle and parameters explained. Then, the levels and functional components of the system architecture have been described while explaining ways of their communication. Using the suitable environments, tools and technologies (TensorFlow, Keras, Python, Node.js and others), that had also been explained in the paper, the system has been programmatically developed. First, an image database had been created, based on which the selected algorithm has trained and obtained the model for predicting sentiment from an image. Then, the prediction module has been implemented as a web application that enables the system to be used by the end user. Finally, the system has been tested for the integration of the user interface and use, as well as for the functionalities of the system, with a provided analysis of the results obtained and a review of the overall system.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:190243
Studijski programNaziv: Elektrotehnika; smjerovi: Komunikacije i informatika, Elektroenergetika
Smjer: Komunikacije i informatika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike (mag.ing.el.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-01-15 11:52:41