prikaz prve stranice dokumenta Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije
Rad nije dostupan
diplomski rad
Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:889163
Domazet, Josip
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Domazet, J. (2022). Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889163

Domazet, Josip. "Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889163

Domazet, Josip. "Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889163

Domazet, J. (2022). 'Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889163

Domazet J. Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 27.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889163

J. Domazet, "Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889163

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889163
Podaci o radu
NaslovNeparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije
Naslov (engleski)Distribution-Free Uncertainty Quantification of Machine Learning Models Using Conformal Prediction
AutorJosip Domazet
MentorDamir Pintar (mentor)
Član povjerenstvaDamir Pintar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMihaela Vranić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-09-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Konformna predikcija neparametarska je metoda za kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja. Može se koristiti povrh bilo kojeg modela strojnog učenja. Konformna predikcija proizvodi kalibrirane prediktivne skupove i garantira marginalnu pokrivnost točne vrijednosti koristeći konačan broj podatkovnih točaka, bilo koji model i bilo koju podatkovnu distribuciju. Mjerna nekonformnosti je ključan koncept konformne predikcije i mjera je koliko se novi primjerak ne konformira viđenim primjercima. Kalibracija prediktivnih skupova obavlja se koristeći nekonformnost kalibracijskog skupa.
Sažetak (engleski)
Conformal prediction is a distribution-free method for uncertainty quantification of machine learning models. It can be used as a wrapper around any machine learning model. Conformal prediction produces calibrated predictive sets instead of point outputs and guarantees marginal coverage of prediction sets using a finite number of data points, any model, and any data distribution. Nonconformity measure is the key concept of conformal prediction, which measures how strange new examples are given the seen examples. Calibration of prediction sets is performed using nonconformity score distribution obtained on the calibration data.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:889163
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 14:49:09