1. Uporaba umetne inteligence za analizo podatkovih baz : diplomsko deloBenjamin Lokmić, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo se osredotoča na uporabo umetne inteligence, natančneje modela GPT-4o, za analizo treh podatkovnih baz, ki vključujejo meritve koncentracij črnega ogljika, prometne podatke in meteorološke podatke. Glavni namen raziskave je raziskati, kako umetna inteligenca omogoča učinkovito obdelavo teh podatkov, ter izvesti analizo vzorcev in korelacij med prometnimi konicami, ravnjo onesnaženja in vremenskimi pogoji. V raziskavi so uporabljeni podatki, zbrani v desetdnevnem obdobju na različnih lokacijah glede na oddaljenost od ceste. Osrednja naloga raziskave sta združevanje teh različnih podatkovnih nizov in preučevanje, kako lahko GPT-4o prispeva k hitrejši in zanesljivejši analizi teh podatkov. Poleg tega raziskava proučuje potencial umetne inteligence pri izboljšanju tradicionalnih pristopov za analizo okoljskih podatkov, zlasti kar zadeva natančnost, hitrost obdelave in prepoznavanje povezav med analiziranimi podatkovnimi bazami.
Ključne besede: umetna inteligenca, GPT-4o, obdelava podatkov
Objavljeno v DKUM: 27.11.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 11
 Celotno besedilo (2,53 MB) |
2. |
3. Napovedovanje gostote prometa z uporabo strojnega učenjaAndraž Kralj, 2023, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu naslavljamo problem dolgoročnih napovedi prometa. V ta namen
najprej predstavimo sorodno delo in podamo teoretično osnovo izvedbe različnih modelov
strojnega učenja ter kodiranja cikličnih podatkov. V nadaljevanju podrobneje predstavimo
naš pristop, ki omogoča izvedbo letnih napovedi z urno ločljivostjo. Različne pristope
pri tem sistematično primerjamo in z rezultati pokažemo, da smo obravnavni problem
najučinkoviteje naslovili z uporabo metode XBoost in kodiranja cikličnih podatkov s
podobnostjo.
Ključne besede: strojno učenje, promet, ansambel dreves, značilnice, obdelava podatkov
Objavljeno v DKUM: 07.11.2023; Ogledov: 303; Prenosov: 65
Celotno besedilo (17,28 MB) |
4. Ogrodje za samodejno načrtovanje športnih aktivnosti : magistrsko deloLuka Koprivc, 2023, magistrsko delo Opis: V dobi obilice podatkov se pred nami razprostira bogat nabor informacij in naprednih metod zajemanja. Med temi izstopajo zabeleženi podatki o športnih aktivnostih, ki odpirajo vrata analizi in vizualizaciji, vendar še vedno ohranjajo omejitve pri manipulaciji. V okviru te magistrske naloge je predstavljeno inovativno ogrodje, ki izrabi obstoječe aktivnosti in s pomočjo usmerjenih grafov inteligentno predlaga potek nove športne dejavnosti. V začetku se temeljito posvetimo izzivom področja ter preučimo relevantne raziskave. Sledi podrobna razlaga algoritmov, ki omogočajo učinkovito obvladovanje kompleksnosti problema, hkrati pa predstavimo tudi algoritme za obdelavo samoizmerjenih aktivnosti. Zaključimo s praktično uporabo razvitega ogrodja ter podamo refleksijo o njegovi učinkovitosti in koristnosti.
Ključne besede: obdelava podatkov, podatkovna znanost, python, športne aktivnosti
Objavljeno v DKUM: 12.10.2023; Ogledov: 461; Prenosov: 35
Celotno besedilo (4,30 MB) |
5. Sistem za merjenje in spremljanje proizvodnega procesa in izkoristkov naprave kogeneracije (SPTE) : diplomsko deloNik Plešivčnik, 2021, diplomsko delo Opis: V današnjem času je vedno več pobud za rabo obnovljivih virov in virov z velikim izkoristkom. Pri tem imajo veliko vlogo naprave za proizvodnjo primarne električne energije, kjer prav tako izkoristimo sekundarno toplotno energijo naprave in jo uporabimo za pripravo tople vode.
V diplomskem delu je opisana izdelava avtomatiziranega sistema meritev za naprave kogeneracije SPTE. Najprej so opisane okoliščine meritvenega območja in podjetje, ki izdeluje naprave kogeneracije. V nadaljevanju so podani vse naloge in postopki izvajanja meritev ustreznosti končnih naprav SPTE. Prvi sklop vključuje opis izbrane merilne opreme, projektiranje električnega vezja in povzetek omogočenih komunikacijskih protokolov.
Drugi sklop naloge predstavlja metode izdelave programa, kjer so vključeni diagrami in opisi posameznih plasti različnih funkcij. Sledita analiza in obdelava podatkov v pripravi za poročila meritev. Podana so navodila za uporabo merilnega sistema in sklep naloge, kjer so opisane zadnje misli in možne izboljšave sistema merjenja kogeneracije.
Ključne besede: kogeneracija, merilni sistem, soproizvodnja SPTE, avtomatizacija meritev, izkoristek SPTE, analiza in obdelava podatkov
Objavljeno v DKUM: 04.11.2021; Ogledov: 1107; Prenosov: 3
Celotno besedilo (2,32 MB) |
6. Čitalnik vodomerov s pomočjo računalniškega vida : diplomsko deloSani Horvat, 2021, diplomsko delo Opis: V diplomski nalogi je predstavljen postopek zajemanja in obdelave slik vodomerov ter obdelava podatkov (številk), ki jih pridobimo s pomočjo računalniškega vida, tako da jih je možno prikazati na oddaljenem mestu v digitalni obliki. Vse to se izvede z mikroračunalnikom Raspberry Pi, ki ima priključeno kamero. Glavna tema naloge je računalniški vid, ki je ključen del tega sistema.
Ključne besede: Računalniški vid, prepoznava znakov, obdelava slik, obdelava podatkov
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 1057; Prenosov: 67
Celotno besedilo (2,15 MB) |
7. Uporaba sklada Elastic za obdelavo in vizualizacijo podatkov : diplomsko deloMatej Sojer, 2021, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo predstavili pojem masovnih podatkov in poudarili njihovo pomembnost za prihodnost moderne informacijske družbe. Opisali smo podatkovno rudarjenje, način pridobivanja znanja iz masovnih podatkov in strojno učenje, način obdelave podatkov. V nadaljevanju smo predstavili in analizirali Sklad Elastic, ekosistem komponent za shranjevanje, pridobivanje in obdelavo podatkov, ki smo ga uporabili pri razvoju spletne strani za iskanje med dobitniki Nobelove nagrade.
Ključne besede: masovni podatki, Sklad Elastic, Elasticsearch, vizualizacija, obdelava podatkov
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 1148; Prenosov: 48
Celotno besedilo (1,32 MB) |
8. Analiza izvajanj načel v zvezi z obdelavo osebnih podatkov v zdravstvu : magistrsko deloNina Gradišnik, 2021, magistrsko delo Opis: Zakonodaja je na področju zdravstva izjemno razpršena, posledično so tudi določila o varstvu osebnih podatkov v zdravstvu določena v različnih aktih, kar lahko privede do nepreglednosti. Po uveljavitvi Splošne uredbe o varstvu podatkov se postavi vprašanje, kako ta vpliva na zahteve varstva osebnih podatkov ter kako se v zdravstvu odražajo načela v zvezi z obdelavo osebnih podatkov. Splošna uredba o varstvu podatkov na področju varstva osebnih podatkov v zdravstvu ni prinesla šokantnih vsebinskih sprememb, kar lahko povežemo z dejstvom, da obdelava osebnih podatkov v zdravstvu večinoma temelji na zakonski pravni podlagi (ki se s sprejetjem Splošne uredbe o varstvu podatkov ni spremenila). Vsekakor pa prinaša višjo stopnjo zavedanja pomembnosti varstva osebnih podatkov ter seveda za kršitelje predpisuje znatno višje kazni. Zraven zakonskih določb morajo izvajalci zdravstvene dejavnosti dosledno spoštovati tudi načela v zvezi z varstvom osebnih podatkov, ki predstavljajo temeljna vodila pri obdelavi osebnih podatkov. Tako na primer ni nujno, da je vse, kar je zakonito, tudi v skladu z načelom najmanjšega obsega podatkov, zakonsko predpisani rok hrambe se pod določenimi pogoji lahko izjemoma podaljša in podobno.
Kljub podrobni zakonski ureditvi varstva osebnih podatkov v zdravstvu, pa se konkretne zahteve varstva osebnih podatkov določajo v praksi, torej pri vsakemu upravljavcu posebej. Konkretne smernice glede ustreznosti določenih ukrepov varstva osebnih podatkov je zaradi različnosti narave obdelav, izjemno težko (če ne nemogoče) zastaviti. Ker so zahteve varstva osebnih podatkov v veliki meri vezane tudi na razvoj informacijske in druge tehnologije, lahko določeni ukrepi varovanja čez noč postanejo nezadostni (npr. zaradi ugotovitve varnostnih napak v informacijskem sistemu).
Izvajalci zdravstvene dejavnosti imajo glede obdelave osebnih podatkov izjemno težko nalogo – nenehno morajo spremljati razvoj zahtev ter zaščitnih ukrepov varstva osebnih podatkov ter predviditi varnostna tveganja in narediti vse, kar je v njihovi moči, da preprečijo nezakonito obdelavo. Posebno pozornost morajo nameniti tudi izobraževanju (in opominjanju) zaposlenih.
Po preučitvi odločb Informacijskega pooblaščenca o prekršku namreč ugotovimo, da veliko večino kršitev v zdravstvu predstavljajo neupravičeni vpogledi v zdravstvene podatke pacientov. Pravica do zasebnosti pacienta vsekakor ni novost, kar pomeni, da bi se je moral zavedati popolnoma vsak zaposleni v zdravstvu. Nepooblaščeni vpogledi v zdravstvene podatke pomenijo grobo kršitev zasebnosti pacienta. Da bi izvajalec zdravstvene dejavnosti v čim večji meri preprečil kršitve varstva osebnih podatkov, mora poskrbeti, da zaposleni glede varstva osebnih podatkov prejmejo izčrpna navodila, da se izvajanje ukrepov redno preverja ter da se o njih zaposlene tudi redno izobražuje. Ključno je, da se izvajalci zdravstvene dejavnosti zavedajo, da gre pri kršitvi varstva zdravstvenih osebnih podatkov za poseg v temeljno človekovo pravico do zasebnosti ter da je treba storiti vse, da se kršitve preprečijo.
Ključne besede: Varstvo osebnih podatkov v zdravstvu, zdravstveni osebni podatki, posebne vrste osebnih podatkov, splošna načela varstva osebnih podatkov, minimalni standardi varstva osebnih podatkov, obdelava osebnih podatkov, kršitev varstva osebnih podatkov, varnostni incident.
Objavljeno v DKUM: 28.07.2021; Ogledov: 1092; Prenosov: 193
Celotno besedilo (1009,46 KB) |
9. Vpliv družbenih omrežij na delovna razmerjaDejan Mehle, 2021, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu so obravnavani različni pravni vidiki družbenih omrežij in njihov vpliv na delovna razmerja. V današnjem času se za namene zaposlovanja vse pogosteje uporabljajo družbena omrežja, ki služijo kot vir informacij za preverbo kandidatov za zaposlitev. Delodajalci želijo na ta način preveriti primernost kandidatov in se zaščititi pred morebitno poslovno škodo, vendar pri tem obstaja možnost neupravičene obdelave osebnih podatkov in prekomernega posega v zasebnost kandidatov, zato je treba dopustnost tovrstnih preverb obravnavati v vsakokratnem primeru. Pri vključitvi družbenih omrežij v delovni proces se izpostavlja predvsem vprašanje glede dopustnosti delodajalčeve naložitve uporabe družbenih omrežij med delovne obveznosti delavca, kar bo v največji meri odvisno od narave dela, ki ga delavec opravlja. V nasprotnem primeru tovrstna naložitev obveznosti načeloma ne bo možna. Eden izmed pomembnih vidikov predstavlja tudi nadzor delodajalca nad uporabo družbenih omrežij in z njim povezana pričakovana zasebnost delavca. Pri opredelitvi dopustnega nadzora delodajalca nam nekatere odgovore poda sodna praksa Evropskega sodišča za človekove pravice, predvsem v sodbi Barbulescu, ki določa omejitve delodajalčevega nadzora in obenem določa smernice, ki jih morajo delodajalci pri nadzoru spoštovati. Posebna vloga je namenjena tudi objavam zaposlenih na družbenih omrežjih. Kot problematične se z vidika delodajalca izpostavljajo predvsem objave zaposlenih, ki škodujejo poslovnim interesom delodajalca ali kažejo na delavčevo kršitev delovnih obveznosti, zato jih bo delodajalec načeloma želel sankcionirati, največkrat z odpovedjo pogodbe o zaposlitvi. Na drugi strani se pri objavah zaposlenih izpostavlja pravica do svobode govora, v primeru razkritja informacij v javnem interesu pa v poštev prihaja tudi zaščita žvižgačev. Pri tem so v magistrskem delu obravnavani različni mednarodni viri, analiza tuje in slovenske pravne ureditve ter pripadajoča sodna praksa.
Ključne besede: preverba kandidatov za zaposlitev, obdelava osebnih podatkov, delovne obveznosti, nadzor na delovnem mestu, varstvo zasebnosti, prepoved škodljivih ravnanj, svoboda izražanja, odpoved pogodbe o zaposlitvi, žvižgaštvo
Objavljeno v DKUM: 02.03.2021; Ogledov: 1478; Prenosov: 196
Celotno besedilo (848,04 KB) |
10. Uporaba programa energy manager pro v laboratorijskem sistemu za upravljanje z energijo : magistrsko deloRok Pušnik, 2020, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu je opisan laboratorijski eksperimentalni sistem, ki se uporablja za razvoj naprednega algoritma za upravljanje z energijo. Pojasnjeno je delovanje programa Energy Manager PRO z namenom ovrednotenja njegove ustreznosti za vključitev v laboratorijski eksperimentalni sistem, kjer bo uporabljen kot pomožno orodje pri razvoju samostojne odločitvene logike sistema za upravljanje z energijo zunaj omenjenega programa. Zaključno delo je mogoče uporabiti tudi kot pomoč pri začetku uporabe programa Energy Manager PRO, čemur so prilagojeni tudi opisi. Predstavljeno je delovanje programa po njegovi vključitvi v laboratorijski eksperimentalni sistem, kar predstavlja realen primer uporabe. Na koncu so dodani nasveti, koristni za ustrezno namestitev in delovanje programa.
Ključne besede: Energy Manager PRO, sistem za upravljanje z energijo, obdelava podatkov
Objavljeno v DKUM: 28.01.2021; Ogledov: 1043; Prenosov: 90
Celotno besedilo (4,89 MB) |
