prikaz prve stranice dokumenta Neuronske mreže - pogled u blackbox
  Preuzmi
PDF 20.07 MB
diplomski rad
Neuronske mreže - pogled u blackbox
2024. urn:nbn:hr:126:570998
Golobić, Nika
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet primijenjene matematike i informatike

Citirajte ovaj rad

Golobić, N. (2024). Neuronske mreže - pogled u blackbox (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:570998

Golobić, Nika. "Neuronske mreže - pogled u blackbox." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:570998

Golobić, Nika. "Neuronske mreže - pogled u blackbox." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:570998

Golobić, N. (2024). 'Neuronske mreže - pogled u blackbox', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, citirano: 01.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:570998

Golobić N. Neuronske mreže - pogled u blackbox [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike; 2024 [pristupljeno 01.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:570998

N. Golobić, "Neuronske mreže - pogled u blackbox", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, Osijek, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:570998

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:570998
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovNeuronske mreže - pogled u blackbox
Naslov (engleski)Neural Network - Insight Into Blackbox
AutorNika Golobić
MentorNenad Šuvak (mentor)
Član povjerenstvaDanijel Grahovac (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaNenad Šuvak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMirta Benšić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet primijenjene matematike i informatike
Osijek
Datum i država obrane2024-10-28, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Primijenjena matematika i matematičko modeliranje
Sažetak
Ovaj diplomski rad istražuje neuronske mreže i njihovu primjenu u procjeni kreditnog rizika. U radu se objašnjavaju osnovni pojmovi neuronskih mreža, počevši od arhitekture jednoslojnog i višeslojnog perceptrona, te procesa treniranja modela uz korištenje različitih optimizacijskih algoritama. Također se razmatraju složenije mreže, poput konvolucijskih i rekurentnih neuronskih mreža, kao i izazov interpretacije tih modela, poznatih kao blackbox. Rad ističe važnost tehnika interpretacije rezultata, s naglaskom na LIME metodu, koja omogućuje bolje razumijevanje odluka modela. Na kraju, izrađen je model neuronske mreže za procjenu kreditnog rizika, čija je učinkovitost analizirana i interpretirana primjenom LIME metode.
Sažetak (engleski)
This thesis explores neural networks and their application in credit risk assessment. The work explains the basic concepts of neural networks, starting with the architecture of single-layer and multi-layer perceptrons, and the process of training models using various optimization algorithms. Furthermore, it also discusses more complex networks, such as convolutional and recurrent neural networks, as well as the challenge of interpreting these models, known as black box models. The thesis emphasizes the importance of result interpretation techniques, focusing on the LIME method, which allows for a better understanding of model decisions. Finally, a neural network model for credit risk assessment is developed, and its effectiveness is analyzed and interpreted using the LIME method.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:126:570998
Studijski programNaziv: Matematika; smjerovi: Financijska matematika i statistika, Matematika i računarstvo, Industrijska i primijenjena matematika
Smjer: Financijska matematika i statistika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag.math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-10-30 12:00:55