prikaz prve stranice dokumenta Primjena modela s dugom kratkoročnom memorijom na predviđanje performansi u višezadaćnom radu
Rad nije dostupan
završni rad
Primjena modela s dugom kratkoročnom memorijom na predviđanje performansi u višezadaćnom radu
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:362800
Panđa, Luka
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Panđa, L. (2024). Primjena modela s dugom kratkoročnom memorijom na predviđanje performansi u višezadaćnom radu (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:362800

Panđa, Luka. "Primjena modela s dugom kratkoročnom memorijom na predviđanje performansi u višezadaćnom radu." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:362800

Panđa, Luka. "Primjena modela s dugom kratkoročnom memorijom na predviđanje performansi u višezadaćnom radu." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:362800

Panđa, L. (2024). 'Primjena modela s dugom kratkoročnom memorijom na predviđanje performansi u višezadaćnom radu', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 28.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:362800

Panđa L. Primjena modela s dugom kratkoročnom memorijom na predviđanje performansi u višezadaćnom radu [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 28.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:362800

L. Panđa, "Primjena modela s dugom kratkoročnom memorijom na predviđanje performansi u višezadaćnom radu", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:362800

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:362800
Podaci o radu
NaslovPrimjena modela s dugom kratkoročnom memorijom na predviđanje performansi u višezadaćnom radu
Naslov (engleski)Application of models with long short-term memory to performance prediction in multitasking
AutorLuka Panđa
MentorSiniša Popović (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Popović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaHrvoje Nuić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMate Gambiraža (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-09-02, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad se fokusira na donošenje predviđanja kroz različite vremenske horizonte koristeći različite modele s dugom kratkoročnom memorijom. Koristeći PyTorch biblioteku unutar programskog jezika Python, konstruiramo različite arhitekture modela temeljenih na dugoj kratkoročnoj memoriji, provodimo njihovu evaluaciju koristeći standardne metrike evaluacije te predstavljamo metodu reprezentiranja diskretnih događaja u kontekstu vremenskih sekvenci. Modeli se pokazuju ograničeno uspješnima u isčekivanju događaja te donošenju predviđanja nad kraćim vremenskim horizontima. Također predlažemo potencijalna poboljšanja uz koja se modeli mogu prilagoditi na dulje vremenske horizonte te provoditi predviđanja s obzirom na različite ispitanike. Kroz budućnost ovaj rad može služiti kao temelj za donošenje predviđanja performansi korisnika te korisnikovih budućih akcija u pravom vremenu.
Sažetak (engleski)
In this thesis we focus on time series prediction over different time horizons using multiple long short-term memory based models. Using the PyTorch library in Python, we construct different model architectures based on long short-term memory, conduct their evaluation using standard evaluation metrics and present a method for representing discrete events in a time series context. The models have shown limited success in anticipating events and conducting predictions over shorter time horizons. We also present potential improvements with which the models can better adapt to longer time horizons and make predictions on multiple examinees. In the future this thesis can be used as a basis for real time user performance prediction and the prediction of user's future actions.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:362800
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.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 21:45:01