prikaz prve stranice dokumenta Korištenje novih reprezentacija podataka u svrhu klasfikacije događaja pomoću strojnog učenja
  Preuzmi
PDF 1.41 MB
diplomski rad
Korištenje novih reprezentacija podataka u svrhu klasfikacije događaja pomoću strojnog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2022. urn:nbn:hr:217:361469
Kovačić, Nino
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Fizički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Kovačić, N. (2022). Korištenje novih reprezentacija podataka u svrhu klasfikacije događaja pomoću strojnog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:361469

Kovačić, Nino. "Korištenje novih reprezentacija podataka u svrhu klasfikacije događaja pomoću strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:361469

Kovačić, Nino. "Korištenje novih reprezentacija podataka u svrhu klasfikacije događaja pomoću strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:361469

Kovačić, N. (2022). 'Korištenje novih reprezentacija podataka u svrhu klasfikacije događaja pomoću strojnog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 22.03.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:361469

Kovačić N. Korištenje novih reprezentacija podataka u svrhu klasfikacije događaja pomoću strojnog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2022 [pristupljeno 22.03.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:361469

N. Kovačić, "Korištenje novih reprezentacija podataka u svrhu klasfikacije događaja pomoću strojnog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:361469

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:361469
Podaci o radu
NaslovKorištenje novih reprezentacija podataka u svrhu klasfikacije događaja pomoću strojnog učenja
Naslov (engleski)Usage of new data representations for event classification with machine learning methods
AutorNino Kovačić
MentorNikola Poljak (mentor)
Član povjerenstvaNikola Poljak (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDavor Horvatić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Kumerički (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDarko Androić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAndrej Novak (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Fizički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2022-11-24, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Fizika
Sažetak
Kako bi se nosili sa stalno povećavajućim količinama podataka generiranih u eksperimentima potrebno je primijeniti naprednije tehnike obrade podataka. Najbolji primjer kojih je strojno učenje, ili specifičnije, neuralne mreže. Koristeći generirane podatke o događajima s mlazovima razvijamo binarni klasifikator s ciljem razlikovanja potječe li mlaz od gluona ili kvarka. U radu proučit ćemo nekoliko reprezentacija podataka te različite arhitekture mreža i usporediti klasifikatore.
Sažetak (engleski)
In order to deal with the constantly increasing amount of data generated by experiments more advanced data processing techniques are required. The best example of these is machine learning, and more specifically, neural networks. Using a generated ”black box” set of events describing jets, we develop a binary classifier to determine whether the origin of a particular jet is a quark or a gluon. In doing so, we’ll examine several representations of events as well as different network... Više architectures, and compare the classifiers. Sakrij dio sažetka
Ključne riječi
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:361469
Studijski programNaziv: Fizika; smjerovi: istraživački
Smjer: istraživački
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: integrirani preddiplomski i diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra fizike (mag. phys.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2022-12-19 13:21:36
accessibility

closePristupačnostrefresh

Ako želite spremiti trajne postavke, kliknite Spremi, ako ne - vaše će se postavke poništiti kad zatvorite preglednik.