prikaz prve stranice dokumenta Potraga za pulsarima primjenom strojnog učenja
  Preuzmi
PDF 2.77 MB
diplomski rad
Potraga za pulsarima primjenom strojnog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2020. urn:nbn:hr:217:327347
Bilić, Marin
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Fizički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Bilić, M. (2020). Potraga za pulsarima primjenom strojnog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:327347

Bilić, Marin. "Potraga za pulsarima primjenom strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:327347

Bilić, Marin. "Potraga za pulsarima primjenom strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:327347

Bilić, M. (2020). 'Potraga za pulsarima primjenom strojnog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 04.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:327347

Bilić M. Potraga za pulsarima primjenom strojnog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2020 [pristupljeno 04.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:327347

M. Bilić, "Potraga za pulsarima primjenom strojnog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:327347

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:327347
Podaci o radu
NaslovPotraga za pulsarima primjenom strojnog učenja
Naslov (engleski)Search for pulsars using machine learning
AutorMarin Bilić
MentorGoranka Bilalbegović (mentor)
Član povjerenstvaGoranka Bilalbegović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Kumerički (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMihael Makek (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvica Smolić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDalibor Paar (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Fizički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2020-09-22, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Fizika
Sažetak
Pulsari su brzo rotirajuće neutronske zvijezde. Ti vrlo zanimljivi objekti fasciniraju astronome još od trenutka kad su prvi put pronađeni. S vremenom su teleskopi postajali sve bolji te se tako i broj otkrivenih pulsara povećavao. Ručno analiziranje podataka dobivenih pomoću teleskopa u potrazi za pulsarima je vrlo naporan i monoton proces koji zahtjeva puno vremena. Međutim, razvojem strojnog učenja je ovaj zadatak postao rješiv pomoću računala. U ovom diplomskom radu analizirani su pripremljeni podaci s kandidatima za pulsare. Njihovom obradom pomoću tri različita algoritma strojnog učenja razvijeni su modeli kategorizacije koji daju veliku preciznost. Korišteni su algoritmi k-najbližih susjeda, potpornih vektora i stabla odlučivanja. Ti algoritmi su analizirani i testirani za više vrijednosti parametara kako bi se dobila najbolja rješenja. Uspoređeni su rezultati primijenjenih algoritama. U metodičkom dijelu je dan osvrt na teme iz astronomije i pulsara u osnovnim i srednjim školama, te je razrađen mogući uvod u strojno učenje za srednjoškolsku nastavu.
Sažetak (engleski)
Pulsars are neutron stars with fast rotation speeds. These very interesting objects fascinate astronomers from the moment they were discovered. With time, telescopes are becoming better, therefore the number of discovered pulsars is growing. Analyzing the telescope data by hand is a very tedious and monotone process. However, with development of machine learning this task became easily solvable by using a computer. In this diploma thesis we analyze the prepared data with pulsar candidates. Three different machine learning algorithms are applied and they produced prediction models with high accuracy. Algorithms applied are: k-nearest neighbors, support vectors and decision tree. All algorithms are analyzed and tested for several values of parameters in order to produce the best solution. Results of applied algorithms are compared. In the methodical section, a summary of topics in astronomy and pulsars for middle and high school students is given. In addition, a possible introduction to machine learning for high school students is formulated.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:327347
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
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-01-19 09:56:52