| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 2 / 2
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Analiza vektorizirane izvorne kode s strojnim učenjem
Aleksej Miloševič, 2020, master's thesis

Abstract: Statična analiza izvorne kode je pomemben del razvoja programske opreme, ki pa ima nekaj pomembnih pomanjkljivosti, ker z metrik programske kode ne moremo sklepati o semantični pravilnosti. Kot potencialno rešitev smo v magistrskem delu raziskali nevronsko mrežo Code2Vec. V teoretičnem delu smo obravnavali osnovne koncepte umetnih nevronskih mrež, tehnike redukcij dimenzionalnosti vektorjev in delovanje Code2Vec. V praktičnem delu smo izvedli eksperiment vizualizacije, klasifikacije in gručenja nad podatkovno množico, ki jo sestavljajo tako visoko-dimenzionalni vektorji kot tudi splošne značilnosti programske kode metod šestih odprtokodnih projektov. Glede na rezultate sklepamo, da so vektorji Code2Vec koristni za izvedbo statične analize kode.
Keywords: umetne nevronske mreže, vektorizacija, Code2Vec, izvorna koda, strojno učenje
Published: 27.01.2020; Views: 534; Downloads: 154
.pdf Full text (3,93 MB)

2.
ANALIZA IN PRIMERJAVA PLATFORM ZA PODATKOVNO RUDARJENJE RAPIDMINER IN WEKA
Aleksej Miloševič, 2016, undergraduate thesis

Abstract: V pričujočem diplomskem delu sta analizirani in primerjani splošnonamenski platformi za podatkovno rudarjenje RapidMiner in Weka. V uvodnem delu diplomskega dela so razložene osnove strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja ter podrobneje definirane metode dela, ki so uporabljene v praktičnem delu. Primerjava je razdeljena na teoretični in eksperimentalni del. V teoretičnem delu so na podlagi definirane metodologije identificirane pomembne lastnosti orodij in primerjane med seboj, v eksperimentalnem delu pa sta primerjani točnost in F-Mera implementacij algoritmov k-najbližjih sosedov, Naključni gozdovi in Naivni Bayes. S pomočjo statističnih testov je bilo ugotovljeno, da se nobena izvedenka algoritma od drugega statistično pomembno ne razlikuje.
Keywords: strojno učenje, klasifikacija, primerjava, RapidMiner, Weka
Published: 16.09.2016; Views: 1251; Downloads: 193
.pdf Full text (2,22 MB)

Search done in 0.08 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica