prikaz prve stranice dokumenta Razvoj sustava za klasifikaciju povratnih informacija o proizvodu
Rad nije dostupan
diplomski rad
Razvoj sustava za klasifikaciju povratnih informacija o proizvodu
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:187671
Ćaleta, Frano
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Ćaleta, F. (2019). Razvoj sustava za klasifikaciju povratnih informacija o proizvodu (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:187671

Ćaleta, Frano. "Razvoj sustava za klasifikaciju povratnih informacija o proizvodu." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:187671

Ćaleta, Frano. "Razvoj sustava za klasifikaciju povratnih informacija o proizvodu." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:187671

Ćaleta, F. (2019). 'Razvoj sustava za klasifikaciju povratnih informacija o proizvodu', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:187671

Ćaleta F. Razvoj sustava za klasifikaciju povratnih informacija o proizvodu [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 27.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:187671

F. Ćaleta, "Razvoj sustava za klasifikaciju povratnih informacija o proizvodu", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:187671

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:187671
Podaci o radu
NaslovRazvoj sustava za klasifikaciju povratnih informacija o proizvodu
Naslov (engleski)Development of a Product Feedback Classification System
AutorFrano Ćaleta
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 obrane2019-07-09, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Povratna informacija o proizvodu može biti od velike važnosti proizvođačima te im pomaže unaprijediti svoje poslovanje. Ovaj rad se bavi implementacijom sustava za klasifikaciju povratnih informacija o proizvodu. U uvodnim poglavljima opisani su pojmovi strojnog i dubokog učenja te metode obrade prirodnog jezika potrebne za implementaciju sustava. Implementirano je nekoliko modela konvencionalnih metoda strojnog učenja te LSTM arhitektura dubokog učenja. Naposljetku su prikazani rezultati modela s optimalnim hiperparametrima te je dan zaključak ukupnog rada.
Sažetak (engleski)
Product feedback can be of great importance to manufacturers in improving their business. This thesis deals with the implementation of the product feedback classification system. The introductory chapters describe the concepts of machine learning, deep learning and natural language processing methods required for system implementation. Several models of conventional machine learning methods and the LSTM deep model were implemented. Finally, the results of the models with optimal hyperparameters are presented and the conclusion of the overall work is given.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:187671
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 pohrane2020-01-07 17:29:00