Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Iskalni niz:	išči po
	išči po
	išči po
	išči po
Vrsta gradiva:	* po starem in bolonjskem študiju
Jezik:
Išči po:
Opcije:	Prikaži samo zadetke s celotnim besedilom
	Ponastavi

1 - 2 / 2

Razvoj napovednih modelov z uporabo strojnega učenja za zmanjšanje izmeta v proizvodnji podjetja Talum, d. d.
Alen Gojkošek, 2024, magistrsko delo

Opis: Magistrsko delo se osredotoča na razvoj napovednih modelov za napovedovanje izmeta aluminijastih izdelkov v proizvodnji podjetja Talum. Raziskava vključuje analizo proizvodnega procesa, obdelavo podatkov in uporabo različnih tehnik strojnega učenja. Z uporabo metod, kot so eksplorativna analiza podatkov, inženiring značilk in k-kratno prečno preverjanje, so bili razviti in ovrednoteni modeli za napovedovanje izmeta. Rezultati kažejo na izboljšano razumevanje dejavnikov, ki vplivajo na izmet, in ponujajo priložnosti za optimizacijo proizvodnega procesa. Delo zaključujejo priporočila za implementacijo modelov in nadaljnje raziskave na tem področju.
Ključne besede: strojno učenje, aluminijasti ulitki, napovedovanje izmeta, optimizacija proizvodnje, analiza podatkov
Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 36
Celotno besedilo (2,61 MB)

Analiza uspešnosti lastnega programa za avtomatizirano trgovanje kriptovalut v primerjavi s konkurenčnim : diplomsko delo
Alen Gojkošek, 2022, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo predstavili kripto trg in njegove udeležence, predvsem kripto kite. Razvili smo programsko rešitev za avtomatizirano trgovanje kriptovalute bitcoin, ki se je na podlagi podatkov o transakcijah kripto kitov odločala, kdaj bo kriptovaluto bitcoin kupila oziroma prodala. Cilj programa je bil visoka donosnost in neodvisnost od nihanja cen kriptovalut. Rezultate simulacije trgovanja z resničnimi zgodovinskimi podatki kriptovalut iz leta 2022 smo primerjali z rezultati konkurenčnega programa. Dosegli smo vse zastavljene cilje in v primerjalni analizi obeh programov ugotovili, da je naša programska rešitev uspešnejša in ima na dolgi rok manjše naložbeno tveganje.
Ključne besede: Avtomatizirano trgovanje, bitcoin, kripto kiti, Python
Objavljeno v DKUM: 21.10.2022; Ogledov: 580; Prenosov: 60
Celotno besedilo (1,08 MB)

Iskanje izvedeno v 0.06 sek.

Na vrh