prikaz prve stranice dokumenta Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima
  Preuzmi
PDF 9.88 MB
završni rad
Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima
2024. urn:nbn:hr:126:464557
Sečan, Krešimir
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet primijenjene matematike i informatike

Citirajte ovaj rad

Sečan, K. (2024). Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

Sečan, Krešimir. "Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

Sečan, Krešimir. "Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

Sečan, K. (2024). 'Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, citirano: 20.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

Sečan K. Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike; 2024 [pristupljeno 20.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

K. Sečan, "Usporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, Osijek, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:464557
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovUsporedba klasičnih algoritama strojnog učenja i neuronske mreže u klasifikacijskim problemima
Naslov (engleski)Comparison of Traditional Machine Learning Algorithms and Neural Network in Classification Problems
AutorKrešimir Sečan
MentorDomagoj Matijević (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet primijenjene matematike i informatike
Osijek
Datum i država obrane2024-09-17, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Matematička logika i računarstvo
Sažetak
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.
Sažetak (engleski)
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.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:126:464557
Studijski programNaziv: Matematika i računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: prijediplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) matematike i računarstva (univ. bacc. math. et comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-09-20 10:10:36