prikaz prve stranice dokumenta Pregled algoritama strojnog učenja u poljoprivredi i zaštiti okoliša
  Preuzmi
PDF 1.51 MB
diplomski rad
Pregled algoritama strojnog učenja u poljoprivredi i zaštiti okoliša
Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek, 2021. urn:nbn:hr:151:224576
Bilić, Josip
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek
Zavod za poljoprivrednu tehniku i obnovljive izvore energije

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta agrobiotehničkih znanosti Osijek

Citirajte ovaj rad

Bilić, J. (2021). Pregled algoritama strojnog učenja u poljoprivredi i zaštiti okoliša (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:224576

Bilić, Josip. "Pregled algoritama strojnog učenja u poljoprivredi i zaštiti okoliša." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:224576

Bilić, Josip. "Pregled algoritama strojnog učenja u poljoprivredi i zaštiti okoliša." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:224576

Bilić, J. (2021). 'Pregled algoritama strojnog učenja u poljoprivredi i zaštiti okoliša', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:224576

Bilić J. Pregled algoritama strojnog učenja u poljoprivredi i zaštiti okoliša [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek; 2021 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:224576

J. Bilić, "Pregled algoritama strojnog učenja u poljoprivredi i zaštiti okoliša", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek, Osijek, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:224576

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:224576
Podaci o radu
NaslovPregled algoritama strojnog učenja u poljoprivredi i zaštiti okoliša
Naslov (engleski)A review of machine learning algorithms in agriculture and environment protection
AutorJosip Bilić
MentorMladen Jurišić (mentor)
Član povjerenstvaIvan Plaščak (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDorijan Radočaj (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek
(Zavod za poljoprivrednu tehniku i obnovljive izvore energije)
Osijek
Datum i država obrane2021-09-23, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		BIOTEHNIČKE ZNANOSTI
Poljoprivreda (agronomija)
Poljoprivredna tehnika i tehnologija
Sažetak
U radu su prikazane metode te načini strojnog i dubokog strojnog učenja i njegova implementacija u poljoprivredi i zaštiti okoliša. U prvom dijelu rada opisano je kako strojno učenje može biti nadzirano ili nenadzirano. Također se opisuju neuronske mreže koje su mozak algoritama dubokog strojnog učenja. U drugom dijelu rada opisana je primjena strojnog učenja u poljoprivredi te kako ona utječe na očuvanje okoliša. Govori se kako bez 5G integracije precizna poljoprivreda zapravo ne bi ni postojala. Opisane su suvremene kamere koje otkrivaju bolesti i korove. Navedeni su bespilotni zrakoplovi koji imaju ulogu snimanja i tretiranja zemljišta iz zraka pa čak i za prijevoz tereta. Spomenuta je tehnologija i roboti koji se koriste u razvijenijim dijelovima svijeta. Navedeni roboti još su u fazi razvijanja i na dobrom su putu za probijanje na svjetsko tržište poljoprivredne suvremene tehnologije
Sažetak (engleski)
The paper presents the methods and ways of machine and deep machine learning and its implementation in agriculture and environmental protection. The first part of the paper describes how machine learning can be supervised or unsupervised. Neural networks that are the brain of deep machine learning algorithms are also described. The second part of the paper describes the application of machine learning in agriculture as it affects the preservation of the environment. It is said that without 5G integration, precision agriculture would not even exist. Modern cameras that detect diseases and weeds are described. Drones are listed that have the role of filming and treating land from the air and even for transporting cargo. Technology and robots used in more developed parts of the world are mentioned. These robots are still in the development phase and on a good way to break into the world market of modern agricultural technologies.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:151:224576
Studijski programNaziv: Mehanizacija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/ magistra inženjer/inženjerka mehanizacije (mag. ing. agr.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomenadiplomski rad
Datum i vrijeme pohrane2021-10-12 06:39:23