prikaz prve stranice dokumenta Računalni model strojnog učenja za sortiranje otpada
  Preuzmi
PDF 2.21 MB
završni rad
Računalni model strojnog učenja za sortiranje otpada
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2023. urn:nbn:hr:235:528266
Baronica, Dora
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Baronica, D. (2023). Računalni model strojnog učenja za sortiranje otpada (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:528266

Baronica, Dora. "Računalni model strojnog učenja za sortiranje otpada." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:528266

Baronica, Dora. "Računalni model strojnog učenja za sortiranje otpada." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:528266

Baronica, D. (2023). 'Računalni model strojnog učenja za sortiranje otpada', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:528266

Baronica D. Računalni model strojnog učenja za sortiranje otpada [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2023 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:528266

D. Baronica, "Računalni model strojnog učenja za sortiranje otpada", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:528266

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:528266
Podaci o radu
NaslovRačunalni model strojnog učenja za sortiranje otpada
Naslov (engleski)Machine learning computational model for waste sorting
AutorDora Baronica
MentorTomislav Stipančić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2023-09-28, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Precizno strojarstvo
Sažetak
Globalni problem upravljanja smećem zahtijeva kreativne pristupe pojednostavljenju postupaka sortiranja. Moderni tokovi otpada predstavljaju jedinstvene izazove za konvencionalne pristupe, zbog čega je nužno korištenje najsuvremenijih tehnologija. Ovim radom cilj je prikazati mogućnosti korištenja potencijala strojnog učenja u svrhu pronalaženja novih strategija za pristup navedenoj problematici. Prikazat će se razvoj računalnog modela strojnog učenja za sortiranje otpada tako što će se trenirati već postojeća mrežna arhitektura u programskom jeziku Python uz korištenje potrebnih biblioteka. Prije samog procesa bilo je potrebno proučiti i odabrati adekvatne metode dubokog učenja prikladne za rješavanje zadanog problema. Isto tako, kako su temelj strojnog učenja odgovarajući skupovi podataka, bilo ih je potrebno pronaći, obraditi i organizirati. U ovom slučaju skup podataka predstavlja skup fotografija raznih vrsta otpada. Nakon svega, prikazat će se evaluacija rada modela kroz eksperimente u sklopu Laboratorija za projektiranje izradbenih i montažnih sustava.
Sažetak (engleski)
The global problem of waste management requires creative approaches to simplify sorting procedures. Modern waste streams present unique challenges to conventional approaches, which is why the use of state-of-the-art technologies is necessary. The aim of this paper is to show the possibilities of using the potential of machine learning in order to find new strategies for approaching the mentioned problem. The development of a machine learning computational model for waste sorting will be presented by training an already existing neural network in the Python programming language using the necessary libraries. Before the process itself, it was necessary to study and select adequate deep learning methods suitable for solving the given problem. Also, since the basis of machine learning is the appropriate datasets, it was necessary to find, process and organize them. In this case, the dataset represents a set of photographs of various types of waste. After all, the evaluation of the model's work through experiments as part of the Laboratory for Designing Manufactured and Assembled Systems will be presented.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:528266
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
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 pohrane2023-09-26 23:14:27