prikaz prve stranice dokumenta Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima
  Download
PDF 9.88 MB
undergraduate thesis
Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima
2024. urn:nbn:hr:126:464557
Sečan, Krešimir
Josip Juraj Strossmayer University of Osijek
School of Applied Mathematics and Informatics

Cite this document

Sečan, K. (2024). Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima (Undergraduate thesis). Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, School of Applied Mathematics and Informatics. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

Sečan, Krešimir. "Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima." Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, School of Applied Mathematics and Informatics, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

Sečan, Krešimir. "Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima." Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, School of Applied Mathematics and Informatics, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

Sečan, K. (2024). 'Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima', Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, School of Applied Mathematics and Informatics, accessed 20 September 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

Sečan K. Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima [Undergraduate thesis]. Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, School of Applied Mathematics and Informatics; 2024 [cited 2024 September 20] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

K. Sečan, "Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima", Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, School of Applied Mathematics and Informatics, Osijek, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleUsporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima
Title (english)Comparison of Traditional Machine Learning Algorithms and Neural Network in Classification Problems
AuthorKrešimir Sečan
MentorDomagoj Matijević (mentor)
GranterJosip Juraj Strossmayer University of Osijek
School of Applied Mathematics and Informatics
Osijek
Defense date and country2024-09-17, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		NATURAL SCIENCES
Mathematics
Mathematical Logic and Accounting
Abstract
U ovom radu razmotrit ćemo zadatke klasifikacije, opisati neke od algoritama koji se koriste za klasifikaciju te opisati neuronsku mrežu. Nakon toga, implementirat ćemo i istrenirati modele za algoritam logističke regresije, metode potpornih vektora i neuronsku mrežu na MNIST skupu podataka. Na kraju, evaluirat ćemo modele na testnom skupu podataka i provesti njihovu usporedbu.
Abstract (english)
In this paper, we will examine classification tasks, describe some of the algorithms used for classification, and provide an overview of neural networks. Following that, we will implement and train models for logistic regression, support vector machine, and neural networks using the MNIST dataset. Finally, we will evaluate the models on a test dataset and compare them.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:126:464557
Study programmeTitle: Bachelor of Mathematics and Computer Science
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) matematike i računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) matematike i računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2024-09-20 10:10:36