prikaz prve stranice dokumenta Istraživanje temperatura taljenja i kristalnih struktura metala primjenom strojnog učenja
  Preuzmi
PDF 4.48 MB
diplomski rad
Istraživanje temperatura taljenja i kristalnih struktura metala primjenom strojnog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. urn:nbn:hr:217:132676
Jelić, Borna
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Fizički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Jelić, B. (2021). Istraživanje temperatura taljenja i kristalnih struktura metala primjenom strojnog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:132676

Jelić, Borna. "Istraživanje temperatura taljenja i kristalnih struktura metala primjenom strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:132676

Jelić, Borna. "Istraživanje temperatura taljenja i kristalnih struktura metala primjenom strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:132676

Jelić, B. (2021). 'Istraživanje temperatura taljenja i kristalnih struktura metala primjenom strojnog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 23.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:132676

Jelić B. Istraživanje temperatura taljenja i kristalnih struktura metala primjenom strojnog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2021 [pristupljeno 23.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:132676

B. Jelić, "Istraživanje temperatura taljenja i kristalnih struktura metala primjenom strojnog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:132676

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:132676
Podaci o radu
NaslovIstraživanje temperatura taljenja i kristalnih struktura metala primjenom strojnog učenja
Naslov (engleski)Study of melting temperatures and crystal structures of metals using machine learning
AutorBorna Jelić
MentorGoranka Bilalbegović (mentor)
Član povjerenstvaGoranka Bilalbegović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Kupčić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMaja Planinić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Basletić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDanko Radić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Fizički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2021-03-26, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Fizika
Sažetak
Strojno učenje postaje sve značajnije za znanost i gospodarstvo. U ovom diplomskom radu se za analizu osobina elementarnih metala koriste metode nadziranog strojnog učenja linearna regresija i neuronske mreže. Metodom linearne regresije analizirane su korelacije temperatura taljenja za Youngove module elastičnosti, konstante rešetke i koeficijente linearne termičke ekspanzije. Primjenom neuronskih mreža ispitana je mogućnost predviđanja strukture kristalne rešetke metala. U metodičkom poglavlju predstavljeno je upoznavanje sa strojnim učenjem za učenike četvrtog razreda srednjih škola i to za k-sredine, algoritam nenadziranog strojnog učenja. Korišten je programski jezik Python i njegove biblioteke za strojno učenje.
Sažetak (engleski)
Machine learning is becoming increasingly important for science and economics. In this diploma thesis, the methods of supervised machine learning, linear regression and neural networks, are used to analyze the properties of elemental metals. The correlations of melting temperatures for Young ’s modulus of elasticity, lattice constants and coefficients of linear thermal expansion were analyzed by the linear regression method. The possibility of predicting the structure of the metal crystal lattice was investigated using neural networks. The methodical section presents the introduction to machine learning for fourth grade high school students using k-means, an algorithm of unsupervised machine learning. The Python programming language and its machine learning libraries were used.
Ključne riječi
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:132676
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 pohrane2021-04-28 11:29:20