prikaz prve stranice dokumenta Primjena strojnog učenja na analizu podataka iz mješovitih borilačkih vještina
Rad nije dostupan
diplomski rad
Primjena strojnog učenja na analizu podataka iz mješovitih borilačkih vještina
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:725231
Ivanković, Iva Maria
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Ivanković, I. M. (2024). Primjena strojnog učenja na analizu podataka iz mješovitih borilačkih vještina (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725231

Ivanković, Iva Maria. "Primjena strojnog učenja na analizu podataka iz mješovitih borilačkih vještina." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725231

Ivanković, Iva Maria. "Primjena strojnog učenja na analizu podataka iz mješovitih borilačkih vještina." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725231

Ivanković, I. M. (2024). 'Primjena strojnog učenja na analizu podataka iz mješovitih borilačkih vještina', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 17.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725231

Ivanković IM. Primjena strojnog učenja na analizu podataka iz mješovitih borilačkih vještina [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 17.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725231

I. M. Ivanković, "Primjena strojnog učenja na analizu podataka iz mješovitih borilačkih vještina", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725231

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725231
Podaci o radu
NaslovPrimjena strojnog učenja na analizu podataka iz mješovitih borilačkih vještina
Naslov (engleski)Utilizing machine learning for analyzing data from mixed martial arts
AutorIva Maria Ivanković
MentorDario Bojanjac (mentor)
Član povjerenstvaDario Bojanjac (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Bosiljevac (član povjerenstva)
Član povjerenstvaSonja Grgić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-19, Hrvatska
Sažetak
Mješovite borilačke vještine, ili skraćeno MMA, relativno je mlad sport koji se tijekom zadnjeg desetljeća naglo razvio i stekao veliku popularnost, kako u svijetu, tako i u Hrvatskoj i okolnim zemljama. Ovaj rad sadrži sveobuhvatnu analizu podrijetla MMA, dolaska sporta u Europu, kao i nastanak i razvoj hrvatske MMA promocije Fight Nation Championship (FNC), u suradnji s kojom je rad nastao. U drugom dijelu rada provedena je temeljita analiza podataka o borcima i borbama u velikim svjetskim MMA organizacijama, s posebnim naglaskom na primjenu modela strojnog učenja za predviđanje pobjednika borbe. Primjenom ovih modela na podatke FNC-a, nastali su konkretni prijedlozi vezano za podatke kojima treba posvetiti pažnju prilikom sastavljanja rostera boraca. Napravljena je i analiza marketinških podataka organizacije, što je rezultiralo poslovnim preporukama za daljnji razvoj organizacije u skladu sa strateškim ciljevima, uz detaljne projekcije za budućnost. Kroz ove analize, rad nudi praktične smjernice za poboljšanje učinkovitosti i popularnosti FNC-a, čime doprinosi unapređenju cjelokupne MMA zajednice u Hrvatskoj.
Sažetak (engleski)
Mixed Martial Arts, or MMA, is a relatively young sport that has developed rapidly over the past decade and gained significant popularity, both globally and in Croatia and its surrounding countries. This thesis provides a comprehensive analysis of the origins of MMA, its introduction to Europe, and the emergence and development of the Croatian MMA promotion Fight Nation Championship (FNC), in collaboration with which this thesis was created. The second part of the thesis presents a thorough analysis of fighter and fight data from major global MMA organizations, with a special focus on the application of machine learning models to predict fight winners. By applying these models to FNC data, concrete recommendations were made regarding which data should be prioritized when assembling the fighter roster. Additionally, an analysis of the organization's marketing data was conducted, resulting in business recommendations for the further development of the organization in line with its strategic goals, along with detailed future projections. Through these analyses, the thesis offers practical guidelines for improving the efficiency and popularity of FNC, thereby contributing to the enhancement of the overall MMA community in Croatia.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:725231
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 pohrane2024-10-12 20:51:46