prikaz prve stranice dokumenta Analiza tokova velikih podataka uz pomoć metoda nenadziranog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Analiza tokova velikih podataka uz pomoć metoda nenadziranog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:990317
Maljić, Matija
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Maljić, M. (2019). Analiza tokova velikih podataka uz pomoć metoda nenadziranog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:990317

Maljić, Matija. "Analiza tokova velikih podataka uz pomoć metoda nenadziranog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:990317

Maljić, Matija. "Analiza tokova velikih podataka uz pomoć metoda nenadziranog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:990317

Maljić, M. (2019). 'Analiza tokova velikih podataka uz pomoć metoda nenadziranog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:990317

Maljić M. Analiza tokova velikih podataka uz pomoć metoda nenadziranog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 27.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:990317

M. Maljić, "Analiza tokova velikih podataka uz pomoć metoda nenadziranog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:990317

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:990317
Podaci o radu
NaslovAnaliza tokova velikih podataka uz pomoć metoda nenadziranog učenja
Naslov (engleski)Analysing Big Data Streams Using Unsupervised Learning Methods
AutorMatija Maljić
MentorDamir Pintar (mentor)
Član povjerenstvaDamir Pintar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZoran Skočir (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-02-22, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad obrađuje primjenu algoritama strojnog učenja nad tokovima podataka za dubinsku analizu podataka. Prvo je dana definicija strojnog učenja. Definirane su različite vrste strojnog učenja i njihove razlike. Dodatno je objašnjeno nenadzirano učenje, odnosno grupiranje podataka. Zatim su definirani tokovi podataka, objašnjena njihova ograničenja pri rađenju analize i opisana moguća rješenja za primjenu algoritma grupiranja nad njima. Opisana je važnost telekomunikacija, definirane telekomunikacijske prijevare i objašnjeno je kako ih se algoritmima strojnog učenje mogu otkriti. U konačnici implementiran je E-Stream algoritam grupiranja tokova podataka i evaluiran nad sintetičkim skupom podataka.
Sažetak (engleski)
This thesis deals with using machine learning on data streams for data analysis. Firstly, the definition of machine learning is given. Then explained differences between different types of machine learning. Additionally unsupervised learning and clustering was explained. Then data streams are defined, explained their limitations in the data analysis and described possible solutions for applying the clustering algorithms on them. After that, importance of telecommunications is explained, telecommunication fraud is defined and it is explained how frauds could be detected using machine learning algorithms. Finally, E-Stream algorithm for clustering data streams is implemented and evaluated using synthetic dataset.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:990317
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 pohrane2019-03-13 22:32:57