prikaz prve stranice dokumenta Ocjena učinkovitosti algoritama strojnog učenja unutar simulacijskog okruženja TORCS
Rad nije dostupan
diplomski rad
Ocjena učinkovitosti algoritama strojnog učenja unutar simulacijskog okruženja TORCS
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. urn:nbn:hr:168:579098
Torbarina, Bruno
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Torbarina, B. (2023). Ocjena učinkovitosti algoritama strojnog učenja unutar simulacijskog okruženja TORCS (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:579098

Torbarina, Bruno. "Ocjena učinkovitosti algoritama strojnog učenja unutar simulacijskog okruženja TORCS." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:579098

Torbarina, Bruno. "Ocjena učinkovitosti algoritama strojnog učenja unutar simulacijskog okruženja TORCS." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:579098

Torbarina, B. (2023). 'Ocjena učinkovitosti algoritama strojnog učenja unutar simulacijskog okruženja TORCS', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 28.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:579098

Torbarina B. Ocjena učinkovitosti algoritama strojnog učenja unutar simulacijskog okruženja TORCS [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 28.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:579098

B. Torbarina, "Ocjena učinkovitosti algoritama strojnog učenja unutar simulacijskog okruženja TORCS", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:579098

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:579098
Podaci o radu
NaslovOcjena učinkovitosti algoritama strojnog učenja unutar simulacijskog okruženja TORCS
Naslov (engleski)Performance evaluation of machine learning algorithms in TORCS simulation environment
AutorBruno Torbarina
MentorDomagoj Jakobović (mentor)
Član povjerenstvaDomagoj Jakobović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Đurasević (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLeonardo Jelenković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-07-07, Hrvatska
Sažetak
U zaključku ovog rada, upoznali smo se sa simulacijskim okruženjem TORCS, istražili različite pristupe strojnom učenju i njihovu primjenu u autonomnoj vožnji. Posebno smo se usredotočili na genetski algoritam i DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) algoritam. Detaljno smo opisali njihovu programsku implementaciju i korištene tehnologije u svrhu ostvarenja ovog rada. Na kraju, iznijeli smo rezultate genetskog algoritma i DDPG algoritma, te smo ih usporedili i procijenili njihovu korisnost za rješavanje ovog problema.
Sažetak (engleski)
In conclusion of this study, we familiarized ourselves with the TORCS simulation environment and explored various machine learning approaches and their application in autonomous driving. We specifically focused on the genetic algorithm and DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) algorithm. We provided detailed insights into their programming implementation and the technologies used to accomplish the objectives of this work. Finally, we presented the results of the genetic algorithm and DDPG algorithm, comparing and evaluating their utility for solving this problem.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:579098
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 10:48:49