prikaz prve stranice dokumenta Strojno učenje na nebalansiranim skupovima podataka
Rad nije dostupan
diplomski rad
Strojno učenje na nebalansiranim skupovima podataka
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:389445
Grgić, Silvija
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Grgić, S. (2021). Strojno učenje na nebalansiranim skupovima podataka (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:389445

Grgić, Silvija. "Strojno učenje na nebalansiranim skupovima podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:389445

Grgić, Silvija. "Strojno učenje na nebalansiranim skupovima podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:389445

Grgić, S. (2021). 'Strojno učenje na nebalansiranim skupovima podataka', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:389445

Grgić S. Strojno učenje na nebalansiranim skupovima podataka [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 26.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:389445

S. Grgić, "Strojno učenje na nebalansiranim skupovima podataka", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:389445

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:389445
Podaci o radu
NaslovStrojno učenje na nebalansiranim skupovima podataka
Naslov (engleski)Machine learning on imbalanced datasets
AutorSilvija Grgić
MentorBoris Vrdoljak (mentor)
Član povjerenstvaBoris Vrdoljak (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Brčić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMirta Baranović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Skupovi podataka koje koriste algoritmi strojnog učenja mogu biti nebalansirani i ta karakteristika može utjecati na rezultate tih algoritama. U sklopu ovog diplomskog rada opisani su pojedini algoritmi strojnog učenja i dva nebalansirana skupa podataka. Prikazani su rezultati algoritama strojnog učenja i neuronske mreže nad tim nebalansiranim skupovima podataka ali i rezultati istih algoritama i neuronske mreže nad istim skupovima podataka samo uz primjenu SMOTE i NearMiss metoda za balansiranje nebalansiranih skupova podataka.
Sažetak (engleski)
Data sets used by machine learning algorithms can be unbalanced and this characteristic can affect the results of these algorithms. As a part of this thesis, few machine learning algorithms and two unbalanced data sets are described. The results of machine learning and neural network algorithms over these unbalanced data sets are presented, but also the results of the same algorithms and neural network over the same data sets only with the application of SMOTE and NearMiss methods for balancing unbalanced data sets.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:389445
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 pohrane2023-01-13 12:21:46