prikaz prve stranice dokumenta Istraživanje asteroida primjenom algoritama grupiranja u strojnom učenju
  Preuzmi
PDF 2.9 MB
diplomski rad
Istraživanje asteroida primjenom algoritama grupiranja u strojnom učenju
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. urn:nbn:hr:217:058781
Đunđek, Vedrana
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Fizički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Đunđek, V. (2017). Istraživanje asteroida primjenom algoritama grupiranja u strojnom učenju (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:058781

Đunđek, Vedrana. "Istraživanje asteroida primjenom algoritama grupiranja u strojnom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:058781

Đunđek, Vedrana. "Istraživanje asteroida primjenom algoritama grupiranja u strojnom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:058781

Đunđek, V. (2017). 'Istraživanje asteroida primjenom algoritama grupiranja u strojnom učenju', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:058781

Đunđek V. Istraživanje asteroida primjenom algoritama grupiranja u strojnom učenju [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2017 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:058781

V. Đunđek, "Istraživanje asteroida primjenom algoritama grupiranja u strojnom učenju", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:058781

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:058781
Podaci o radu
NaslovIstraživanje asteroida primjenom algoritama grupiranja u strojnom učenju
Naslov (engleski)The application of machine learning clustering algorithms to the study of asteroids
AutorVedrana Đunđek
MentorGoranka Bilalbegović (mentor)
Član povjerenstvaGoranka Bilalbegović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDavor Horvatić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMihael Makek (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Kumerički (član povjerenstva)
Član povjerenstvaŽeljko Skoko (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Fizički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2017-08-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Fizika
Sažetak
S napretkom teleskopa i razvojem algoritama strojnog učenja povećava se mogućnost uočavanja novih asteroida i određivanja njihovih osobina. U ovom diplomskom radu analizirani su asteroidi u blizini Zemlje pomoću nenadziranog strojnog učenja. Koristili smo dva algoritama grupiranja u programskom jeziku Python: KMEANS i DBSCAN. Pokušali smo grupirati asteroide u blizini Zemlje koristeći podatke američke državne uprave za zrakoplovna i svemirska istraživanja (NASA). Usporedili smo rezultate s poznatim potencijalno opasnim asteroidima. Trenutne verzije korištenih programa dostupne su na adresi https://github.com/lib686/avenge-the-dinosaurs. Opisan je projekt znanosti za građanstvo Asteroids@home kao metodički dio diplomskog rada. Diskutiran je značaj ovog projekta za popularizaciju astronomije, informatike te znanosti općenito.
Sažetak (engleski)
With the advancement of telescopes and the development of machine learning algorithms we increase the ability to detect new asteroids and determine their characteristics. In this master’s degree thesis, Near-Earth Asteroids (NEAs) were analyzed using unsupervised machine learning. We were using two clustering algorithms in programming language Python: KMEANS and DBSCAN. We attempted to cluster NEAs using data from National Aeronautics and Space Administration (NASA). We compared the results with known Potentially Hazardous Asteroids (PHA). Current versions of the programs used can be found at https://github.com/lib686/ avenge-the-dinosaurs. We described the citizen science project Asteroids@home as a teaching method part of the thesis. The importance of this project for the popularization of astronomy, computer science, and science in general is discussed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:058781
Studijski programNaziv: Fizika i informatika; smjerovi: nastavnički
Smjer: nastavnički
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: integrirani preddiplomski i diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra fizike i informatike (mag. educ. phys. et inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Datum isteka embarga: 2018-08-30
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2017-09-13 11:19:25