| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 303
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Ko grem in se vrnem, objemam ves svet
2021, katalog

Opis: Katalog k razstavi skupine W.O.R.M.S.v Univerzitetni knjižnici Maribor, 2. 7.–11. 9. 2021
Ključne besede: W.O.R.M.S., knjižnica, Maribor, katalog, razstava
Objavljeno: 30.06.2021; Ogledov: 74; Prenosov: 3
URL Povezava na datoteko

2.
S strojnim učenjem podprta analiza znanstvenih revij in avtorjev
Tevž Šart, 2021, magistrsko delo

Opis: V sklopu magistrske naloge smo se osredotočili na problematiko iskanja primernih revij za objavo znanstvenih člankov različnih avtorjev. V prvem delu smo se osredotočili na pridobivanje znanja iz nestrukturiranih podatkov. Za pridobivanje uporabnega znanja smo uporabili način besedne vložitve. V drugem delu smo se osredotočili na izgradnjo programske rešitve za vektorizacijo znanstvenih člankov in revij. Namen magistrske je bil ugotoviti, ali lahko s pomočjo strojnega učenja in tehnike vektorizacije besedila ugotovimo podobnosti med znanstvenimi članki različnih avtorjev in revij ter na takšen način ugotovimo, ali avtor objavlja svoje znanstvene članke v pravilnih revijah. Vhodni korpus smo pridobili iz spletne baze znanstvenih člankov Scopus. S pomočjo rezultatov programske rešitve smo opravili analizo, s pomočjo katere smo pridobili odgovore na zastavljena raziskovalna vprašanja ter posledično sprejeli ali zavrgli hipoteze.
Ključne besede: doc2vec, tf-idf, besedne vložitve, vektorizacija besedila, obdelava naravnega jezika
Objavljeno: 20.04.2021; Ogledov: 94; Prenosov: 14
.pdf Celotno besedilo (1,52 MB)

3.
Priročnik za računalniške vaje pri predmetu Orodja za razvoj aplikacij
Iztok Fister, Špela Pečnik, Sašo Karakatič, 2021, drugo učno gradivo

Ključne besede: aplikacije, računalniške vaje, e-gradiva
Objavljeno: 22.02.2021; Ogledov: 795; Prenosov: 597
.pdf Celotno besedilo (600,72 KB)

4.
Uniforma slovenskega policista smučarja
Sašo Lavrenčič, 2020, diplomsko delo

Opis: Med temeljne naloge policije spadajo varovanje življenja, osebne varnosti in premoženja ljudi, preprečevanje, odkrivanje in preiskovanje kaznivih dejanj in vzdrževanje javnega reda. Naštete in druge naloge slovenski policisti opravljajo tudi na smučiščih po Sloveniji. Za orodje za uspešno delo na smučišču policisti uporabljajo predpisano smučarsko uniformo. V diplomskem delu je predstavljena uniforma policista smučarja, njene prednosti in slabosti ter možnosti za njeno izboljšavo. Opisani sta definiciji uniforme in smučanja, delo policije na smučiščih, uniforma policista smučarja. Po predstavitvi uniforme, ki jo uporabljajo policisti smučarji, smo s pomočjo anketnega vprašalnika in intervjuja med policisti spraševali, ali trenutna uniforma slovenskega policista smučarja popolnoma zadošča postavljenim potrebam in izzivom pri delu na smučišču, ali bi modernizacija trenutne uniforme lahko bistveno vplivala na delo policista smučarja in ali so policisti smučarji zadovoljni s trenutno uniformo. Na podlagi rezultatov smo ugotovili, da gre v osnovi za uniformo, sestavljeno iz delov uniforme, ki so namenjeni drugim področjem dela, zaradi tega je zadovoljstvo manjše. Rezultat gre pripisati tudi dejstvu, da uniforma ni prilagojena delu policistov na smučišču. Ne da se trditi, da se v trenutni uniformi ne da opravljati policijskih nalog na smučišču, je pa potrebna modernizacija in prilagoditev trenutnim standardom in trendom. Sklep je, da so policisti smučarji s trenutno uniformo zadovoljni samo v določeni meri in da bi se s tehnološkim napredkom in izbiro primernih materialov, kot so bili na primer izbrani pri celoviti prenovi nove delovne uniforme policistov, lahko slabosti odpravile.
Ključne besede: diplomske naloge, policija, smučanje, uniforma, smučišče
Objavljeno: 03.12.2020; Ogledov: 203; Prenosov: 29
.pdf Celotno besedilo (1,50 MB)

5.
Klasifikacija besedila s prenosnim učenjem
Jure Žerak, 2020, magistrsko delo

Opis: Magistrsko delo ima namen preizkusiti metodo prenosnega učenja na obdelavi naravnega jezika in jo primerjati s klasičnimi metodami učenja nevronskih mrež, metodo LSTM. V delu sta uporabljena opisna metoda za teoretični in eksperiment za praktični del dela. V slednjem smo ugotovili, da je metoda prenosnega učenja na majhni količini podatkov bolj točna od klasičnih metod, vendar za to potrebuje več časa. Delo primerja prednaučeni model Bert in klasično metodo LSTM, zato je priporočljivo primerjati rezultate tudi z drugimi prednaučenimi modeli in klasičnimi metodami.
Ključne besede: nevronske mreže, prenosno učenje, NLP, PyTorch, LSTM
Objavljeno: 01.12.2020; Ogledov: 119; Prenosov: 32
.pdf Celotno besedilo (1,99 MB)

6.
Klasifikacija z utežem agnostičnimi nevronskimi mrežami
Marko Mlakar, 2020, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu je predstavljena metoda iskanja utežem agnostičnih nevronskih mrež, ki temelji na genetskem algoritmu, imenovanem NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT). Evalviranje genomov z vzorčenjem uteži iz fiksne uniformne množice naključnih vrednosti minimizira pomembnost uteži, s čimer je poudarek le na optimizaciji topologije. To omogoča utežem agnostičnim nevronskim mrežam opravljanje različnih nalog brez predhodnega učenja utežnih vrednosti. Naša implementacija je bila prilagojena za povezovanje z odprtokodno knjižnico Scikit-learn, ki smo jo javno objavili v obliki PyPi paketa. V eksperimentalnem delu smo se osredotočili na primerjavo evolucijskih in utežem agnostičnih nevronskih mrež na primeru reševanja klasifikacijskih problemov. Rezultate smo evalvirali z uporabo statističnih metod, ki so pokazale, da utežem agnostične nevronske mreže proizvedejo več skritih nevronov kot evolucijske, vendar uspejo doseči primerljivo točnost zgolj s pravilno topologijo, brez optimizacije uteži.
Ključne besede: utežem agnostične nevronske mreže, klasifikacija, nevroevolucija, NEAT
Objavljeno: 01.12.2020; Ogledov: 161; Prenosov: 50
.pdf Celotno besedilo (3,89 MB)

7.
Uporaba vektorske vgradnje za inteligentno obdelavo slovenskega besedila
Urban Strnišnik, 2020, magistrsko delo

Opis: V sklopu magistrske naloge smo se najprej osredotočili v problematiko pridobivanja uporabnega znanja iz nestrukturiranega besedila. Po poročilih IDC je razmerje med strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki vsako leto večje. Načinov pridobivanja uporabnega znanja iz nestrukturiranega besedila je več, ena izmed njih so besedne vložitve oz. vektorska vgradnja. Najprej smo se posvetili pregledu tehnik besednih vložitev, kaj to je in kaj z njimi dosežemo. Ugotovili smo, da da izraz besedna vložitev stoji za določitvijo vektorske vrednosti besedi, s katero lahko izvajamo nadaljnje računske operacije. Namen magistrske naloge je bil preizkusiti nekatere algoritme vektorske vgradnje, izdelati lastne modele obdelave besedil in jih nato primerjati z nekaterimi že obstoječimi modeli. Lastne in obstoječe modele obdelave besedil smo nato preizkusili in na podlagi primerjave ugotovili prednosti in slabosti pri uporabi v določenem okolju. V sklopu učenja modelov smo se osredotočili tako v nadzorovane kot tudi v nenadzorovane tehnike učenja. Vhodni korpus podatkov smo pridobili iz pravilnikov štirinajstih slovenskih univerz in fakultet. Iz ugotovljenih rezultatov smo opravili analizo in diskusijo rezultatov, kjer smo dobili odgovore na zastavljena raziskovalna vprašanja, hipoteze pa sprejeli ali zavrnili.
Ključne besede: Besedne vložitve, strojno učenje, fastText, obdelava naravnega jezika, doc2vec, word2vec, klasifikacija besedila, nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje
Objavljeno: 17.11.2020; Ogledov: 140; Prenosov: 33
.pdf Celotno besedilo (3,65 MB)

8.
Sponzorstvo v športnih društvih na primeru nš mura
Sašo Kopunović, 2020, diplomsko delo

Opis: V teoriji diplomske naloge bomo predstavili športna društva, njihovo delovanje in njihov management, saj imajo športna društva v Sloveniji zelo velik razpon. Med športna društva spadajo tako tista, ki se s športom samo rekreativno kot tudi tista, ki tekmujejo v tekmovalnih sistemih na najvišjem nivoju. Še posebej nas zanima, kakšno vlogo ima sponzoriranje pri financiranju športnih društev saj sponzorji velikokrat sodelujejo zgolj zaradi družbene odgovornosti, tako bomo v praktičnem delu raziskali kako sponzoriranje vpliva na športno društvo NŠ Mura. Športno društvo NŠ Mura dobro opravlja svoje delo na področju sponzorstva in čeprav imajo veliko lokalnih sponzorjev na podlagi raziskave ne moremo trditi, da so sponzorji prisotni zgolj zaradi družbene odgovornosti saj največji lokalni sponzorji že nekaj let zapored povečujejo svoje sponzorske vložke, pa tudi generalni sponzor kluba ni lokalno podjetje. Za dobro delovanje na področju sponzorstva je zaslužen predvsem dober management društva, ki skrbi za to, da klub rase enakomerno tako na športnem kot poslovnem področju. Klub je nedvomno odvisen od sponzorskih prispevkov, saj športna društva v Sloveniji nimajo tako velikih prihodkov iz komercialnega vira dohodkov, predvsem dobijo veliko manj v primerjavi z ostalimi evropskimi državami na področju prodaje televizijskih pravic.
Ključne besede: Športna društva, management športnih društev, management v športu, sponzorstva v športnih društvih.
Objavljeno: 11.11.2020; Ogledov: 92; Prenosov: 17
.pdf Celotno besedilo (465,46 KB)

9.
Razvoj vtičnika za podporo strojnemu učenju v programu Jamovi
Maruša Konečnik, 2020, diplomsko delo

Opis: Glavni cilj diplomskega dela je bil razvoj vtičnika za program za statistično analizo Jamovi. Poleg tega smo v diplomskem delu predstavili osnove strojnega učenja, z njim povezane metrike ocenjevanja ter opisali in primerjali nekaj programov za statistično analizo. Vtičnik omogoča podporo strojnemu učenju za različne algoritme. Osredotočili smo se na algoritma odločitvenega drevesa enojno odločitveno drevo ter naključni gozd Omogočena je tudi primerjava rezultatov več algoritmov. V praktičnem delu diplomske naloge smo razvili delujoč vtičnik, v teoretičnem delu pa smo zapisali osnovna navodila za razvoj vtičnika za Jamovi ter opisali funkcionalnosti ter uporabo nastalega vtičnika.
Ključne besede: strojno učenje, statistična analiza, Jamovi, metrike ocenjevanja, vtičnik
Objavljeno: 04.11.2020; Ogledov: 221; Prenosov: 43
.pdf Celotno besedilo (2,45 MB)

10.
Prepoznava divjih živali na slikah z uporabo rezidualnih nevronskih mrež
Mitja Lakič, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu se ukvarjamo s prepoznavanjem divjih živali na slikah z uporabo rezidualnih nevronskih mrež. Namen diplomskega dela je predstaviti rezidualne nevronske mreže in probleme, ki jih te mreže rešujejo. Pri prepoznavanju živali smo se omejili na 10 različnih kategorij divjih živali, podatkovna množica pa je bila sestavljena iz 10.000 slik. Rešitev smo razvili s pomočjo programskega jezika Python in programske knjižnice PyTorch. Primerjali smo rezultate treh različnih modelov nevronskih mrež, kjer je najboljši model dosegel 99,9-% točnost prepoznavanja. Ugotovili smo, da rezidualne nevronske mreže z uporabo preskočnih povezav zelo ugodno vplivajo na točnost modela, pri tem pa se najbolje izkažejo modeli, ki so bili predhodno naučeni.
Ključne besede: rezidualna nevronska mreža, računalniški vid, prepoznavanje divjih živali, globoko učenje, izginjajoči gradient
Objavljeno: 03.11.2020; Ogledov: 138; Prenosov: 54
.pdf Celotno besedilo (2,67 MB)

Iskanje izvedeno v 0.35 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici