prikaz prve stranice dokumenta Strojno učenje za simulacije
Rad nije dostupan
diplomski rad
Strojno učenje za simulacije
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. urn:nbn:hr:168:123845
Rafaj, Damjan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Rafaj, D. (2023). Strojno učenje za simulacije (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123845

Rafaj, Damjan. "Strojno učenje za simulacije." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123845

Rafaj, Damjan. "Strojno učenje za simulacije." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123845

Rafaj, D. (2023). 'Strojno učenje za simulacije', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 02.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123845

Rafaj D. Strojno učenje za simulacije [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 02.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123845

D. Rafaj, "Strojno učenje za simulacije", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123845

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123845
Podaci o radu
NaslovStrojno učenje za simulacije
Naslov (engleski)Machine Learning for Simulation
AutorDamjan Rafaj
MentorKrešimir Matković (mentor)
Član povjerenstvaKrešimir Matković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIgor Sunday Pandžić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMirko Sužnjević (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-07-10, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad istražuje metode nadziranog strojnog i dubokog učenja koje mogu ponuditi inverzni model kompleksnog simulacijskog sustava koji inače nije matematički izvediv. Inverzni model ključan je u analizi, objašnjavanju i optimiranju simulacijskog sustava. U ovom konkretnom slučaju koristi se u rješenju vizualne analitike za simulaciju klimatizacijskih sustava koja, osim metoda strojnog i dubokog učenja, obuhvaća i interaktivnu vizualizaciju.
Sažetak (engleski)
This thesis explores supervised machine and deep learning methods that can offer an inverse model of a complex simulation system that is otherwise not mathematically feasible. The inverse model is crucial in the analysis, explanation and optimization of the simulation system. In this particular case, it is used in a visual analytics solution for a simulation of air conditioning systems, which, in addition to machine and deep learning methods, also includes interactive visualization.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:123845
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 pohrane2023-10-11 10:17:48