prikaz prve stranice dokumenta Analiza podataka sa socijalnih mreža podržana strojnim učenjem
  Preuzmi
PDF 3.6 MB
završni rad
Analiza podataka sa socijalnih mreža podržana strojnim učenjem
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2024. urn:nbn:hr:235:298964
Bikić, Arijana
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Bikić, A. (2024). Analiza podataka sa socijalnih mreža podržana strojnim učenjem (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:298964

Bikić, Arijana. "Analiza podataka sa socijalnih mreža podržana strojnim učenjem." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:298964

Bikić, Arijana. "Analiza podataka sa socijalnih mreža podržana strojnim učenjem." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:298964

Bikić, A. (2024). 'Analiza podataka sa socijalnih mreža podržana strojnim učenjem', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 19.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:298964

Bikić A. Analiza podataka sa socijalnih mreža podržana strojnim učenjem [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2024 [pristupljeno 19.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:298964

A. Bikić, "Analiza podataka sa socijalnih mreža podržana strojnim učenjem", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:298964

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:298964
Podaci o radu
NaslovAnaliza podataka sa socijalnih mreža podržana strojnim učenjem
Naslov (engleski)Analysis of data from social networks supported by machine learning
AutorArijana Bikić
MentorTomislav Stipančić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2024-09-25, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Sažetak
Sažetak ovog završnog rada istražuje primjenu analize sentimenta kroz strojno učenje na podacima s Twitter-a. Analiza sentimenta je proces analiziranja i prepoznavanja emocija ili stavova iz teksta, a strojno učenje je grana umjetne inteligencije koja omogućuje računalima da nauče iz podataka i izvode zadatke bez eksplicitnog programiranja. Ovaj rad istražuje kako se modeli strojnog učenja, posebno Naivni Bayesov klasifikator, mogu koristiti za analizu sentimenta na Twitter-ovim podacima. Kroz eksperimente i evaluaciju, analizira se učinkovitost ovih modela u prepoznavanju pozitivnih i negativnih sentimenta u tweetovima te pruža uvid u izazove i mogućnosti ovog pristupa.
Sažetak (engleski)
The summary of this thesis explores the application of sentiment analysis through machine learning on Twitter data. Sentiment analysis is the process of analyzing and recognizing emotions or attitudes from text, and machine learning is a branch of artificial intelligence that allows computers to learn from data and perform tasks without explicit programming. This paper explores how machine learning models, specifically the Naive Bayes classifier, can be used for sentiment analysis on Twitter data. Through experiments and evaluation, the effectiveness of these models in recognizing positive and negative sentiments in tweets is analyzed and provides insight into the challenges and opportunities of this approach.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:298964
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: prijediplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva (univ. bacc. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-09-16 14:15:22