| | 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 - 1 / 1
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Uporaba strojnega učenja za modeliranje tehnoloških procesov
Klemen Kovič, 2020, master's thesis

Abstract: V magistrski nalogi predstavimo metode strojnega učenja in njihovo rabo za modeliranje treh različnih tehnoloških procesov: trdega struženja, visokohitrostnega struženja in rezkanja. Podatke smo pridobili iz znanstvenih člankov, objavljenih v mednarodnih revijah. Za modeliranje tehnoloških procesov smo uporabili multiplo linearno regresijo, naključne gozdove, stohastično gradientno pospeševanje in metodo cubist. Na koncu predstavimo prediktivne sposobnosti posameznih metod in primerjamo rezultate. Napovedi omenjenih štirih metod tudi primerjamo z rezultati, ki so jih poročali avtorji člankov, in identificiramo najuspešnejšo metodo strojnega učenja za vsak proces. Za zaključek še teoretično raziščemo vpliv strojnega učenja na industrijo in poslovanje podjetij.
Keywords: tehnološki procesi, struženje, rezkanje, visokohitrostne obdelave, modeliranje, strojno učenje, optimizacija poslovnih procesov
Published: 01.07.2020; Views: 304; Downloads: 43
.pdf Full text (1,69 MB)

Search done in 0.04 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica