1. Uporaba orodij umetne inteligence za analizo podatkovValentina Đukanović, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo raziskali, kako lahko različna analitična orodja – klasična (Microsoft Excel, Orange) in generativna (ChatGPT, Claude) – podprejo proces analize podatkov. Namen raziskave je bil preveriti, ali lahko generativna orodja, ki temeljijo na velikih jezikovnih modelih, zagotovijo enakovredno natančnost in uporabnost kot tradicionalna orodja, hkrati pa ponudijo prednosti v hitrosti in razumljivosti rezultatov.
Metodološko smo izvedli eksperiment na javno dostopnih podatkih o povprečnih bruto plačah v javnem sektorju (2018). Vsi postopki so bili izvedeni z enakimi vhodnimi podatki in enakimi nalogami: izračun povprečja, standardnega odklona in koeficienta variacije, kategorizacija po frekvencah ter priprava vizualizacij (histogram, stolpčni graf). Rezultati so bili primerjani glede na natančnost, hitrost, jasnost interpretacij in uporabniško izkušnjo, ki smo jo ovrednotili tudi z Likertovo lestvico.
Rezultati kažejo, da Excel in Orange zagotavljata deterministično natančnost in popolno ponovljivost, vendar sta počasnejša in zahtevnejša za manj izkušene uporabnike. Generativna orodja so bila najhitrejša (≈ 2 minuti do prvih rezultatov) ter najbolje ocenjena pri jasnosti interpretacij in enostavnosti uporabe. Kljub temu so se pri njih pojavila manjša odstopanja v standardnih odklonih in kategorizacijah. To potrjuje hipotezo, da so generativna orodja ob ustrezni pripravi vhodnih podatkov enakovredna klasičnim, pri čemer ponujajo dodatno prednost v hitrosti in dostopnosti.
Zaključimo lahko, da optimalne rezultate zagotavlja hibridni pristop: klasična orodja so primerna za čiščenje, validacijo in sledljivost, generativna pa za hitro prototipiranje, narativne povzetke in podporo uporabnikom brez tehničnega predznanja. Praktična priporočila vključujejo standardizacijo podatkovnih tokov, validacijo ključnih rezultatov v Excelu ali Orangeu ter usposabljanje uporabnikov za kombinirano uporabo obeh pristopov.
Ključne besede: umetna inteligenca, analiza podatkov, Excel, Orange, ChatGPT, Claude
Objavljeno v DKUM: 20.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 8
 Celotno besedilo (2,89 MB) |
2. Primerjalna analiza orodij za rudarjenje podatkov : diplomsko deloKaterina Skenderska, 2025, diplomsko delo Opis: Diplomska naloga se osredotoča na analizo odprtokodnih orodij za podatkovno rudarjenje z namenom oceniti njihove funkcionalnosti, zmogljivosti in primernosti za različne naloge. Delo zajema priljubljena orodja, kot so, KNIME, Orange in WEKA, ter analizira njihove lastnosti, uporabniško prijaznost, skalabilnost in podprte algoritme. Cilj raziskave je s primerjavo zagotoviti jasno razumevanje prednosti in omejitev posameznih orodij ter pomagati uporabnikom pri izbiri optimalne rešitve za specifične potrebe podatkovnega rudarjenja. Analiza temelji na merilih, kot so zmogljivost predobdelave podatkov, tehnike modeliranja in vizualizacijske možnosti. Rezultati ponujajo praktične vpoglede za raziskovalce in strokovnjake, ki iščejo ustrezno odprtokodno orodje za podatkovno rudarjenje v okviru svojih projektov.
Ključne besede: podatkovno rudarjenje, analiza podatkov, orodja, WEKA, KNIME, Orange
Objavljeno v DKUM: 30.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 6
Celotno besedilo (1,58 MB) |
3. Prepoznavanje rastlin in njihovih bolezni z mobilno aplikacijoRok Trunkelj, 2025, diplomsko delo Opis: Raziskava obravnava prepoznavanje izbranih rastlin in njihovih bolezni s pomočjo
mobilne aplikacije. Na kratko so predstavljena uporabljena orodja: Orange Data mining,
Android Studio, MS Visio, Figma, Flask, Nginx in Gunicorn. Arhitektura rešitve obsega
virtualno okolje v oblaku s strežniki za dostop do modelov za klasifikacijo rastlin in
njihovih bolezni in aplikacijo Android. Opisan je postopek izdelave modelov strojnega
učenja, ki so bili preneseni na strežnik. V nalogi so prikazani pomembni deli kode in
podana razlaga vseh aspektov delovanja aplikacije.
Ključne besede: umetna inteligenca, razvoj aplikacije, analiza podatkov, podatkovno
rudarjenje, Orange Data Mining.
Objavljeno v DKUM: 09.04.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 17
Celotno besedilo (3,07 MB) |
4. Analiza raziskovalnih pristopov v zaključnih delih s pomočjo metod rudarjenja besedilJan Vidmar, 2022, magistrsko delo Opis: Raziskovalna področja se med seboj razlikujejo tudi po uporabi raziskovalnih strategij, kar se prav tako odraža v študijskih programih. Čedalje več je v uporabi tudi mešanih raziskovalnih strategij, kar ne preseneča, saj se tudi področja med seboj vse bolj prepletajo.
Zato smo na primeru povzetkov diplomskih nalog s Fakultete za organizacijske vede želeli ugotoviti, ali je mogoče s pomočjo metod rudarjenja besedil ugotoviti raziskovalno strategijo in jo povezati s študijskim programom. Zbrali smo po 100 povzetkov diplomskih del iz treh osnovnih študijskih programov na fakulteti, torej skupno 300 povzetkov diplomskih nalog. Želeli smo tudi ugotoviti, ali je mogoče iz povzetka diplomske naloge prepoznati raziskovalno strategijo in napovedati, iz katerega programa prihaja diplomska naloga.
V ta namen smo uporabili raziskovalno strategijo načrtovanja in razvoja, kot osnovno metodo razvojnega cikla pa smo izbrali CRISP-DM. Izdelali smo Python skripto, ki je omogočila ekstrakcijo povzetkov in jih uredila v urejen korpus. S področja rudarjenja besedil smo uporabili tako nenadzorovane kot nadzorovane metode: metode gručenja, besednega oblaka in napovedovanja razreda. Za uporabo metod rudarjenja besedil smo uporabili orodje Orange Data Mining tool.
Ugotovili smo, da lahko iz povzetkov z visoko natančnostjo napovemo študijski program, v katerega sodi posamezna diploma. Rezultati kažejo, da je najpogostejša raziskovalna strategija na področju kadrovskih in izobraževalnih sistemov vzorčna raziskava, medtem ko sta na področju informacijskih sistemov to načrtovanje in razvoj.
Ključne besede: raziskovalne strategije, python ekstrakcija besedil, orange rudarjenje besedil, CRISP-DM
Objavljeno v DKUM: 02.02.2022; Ogledov: 792; Prenosov: 100
Celotno besedilo (2,53 MB) |
5. Uporaba metod strojnega učenja za izboljšanje spletnega vprašalnikaDuško Rodić, 2020, magistrsko delo Opis: Zbiranje podatkov preko spletnega vprašalnika je v današnjem času pravzaprav stalnica,
saj gre za hiter in učinkovit način za zajemanje podatkov iz širše populacije. Pogosto pa
so vprašalniki predolgi in tudi kompleksne, zato ne zajemamo ciljne populacije in ne
dobimo prave slike o raziskovanem stanju. Poseben primer je zajemanje podatkov z
namenom ocene primernosti uporabe zalo-zmogljivega računalništva v oblaku za mala
in srednje velika podjetja. Ta vprašalnik je namenjen zajemu vhodnih podatkov za
večkriterijski model, ki omogoča oceno potenciala, ki v praksi ni v celoti zaživel. Izhajamo
iz predpostavke, da je tudi kompleksnost vprašalnika vplivala na šibek odziv
respondentov. Iz tega smo razvili raziskovalno vprašanje: »Ali je mogoče vprašalnik
skrajšati s pomočjo strojnega učenja?«. Cilj magistrske naloge je, da s pomočjo metod
strojnega učenja skušamo ugotoviti katera vprašanja največ prispevajo k oceni
potenciala ter na ta način skrajšati vprašalnik.
Problem smo reševali z uporabo metod strojnega učenja. V ta name smo analizirali
večkriterijski model, vprašalnik za zajemanje podatkov, odgovore respondentov ter v
programu Orange , ki poleg metod strojnega učenja vsebuje tudi vizualizacijo podatkov,
IV
analizirali prispevek posameznega vprašanja h končni oceni. Rezultati kažejo, da imajo
nekateri kriteriji večji vpliv na končno oceno potenciala uporabe zelo-zmogljivega
računalništva v oblaku, vendar se ti kriteriji nanašajo na splošne atribute primerov (npr.
država, vrsta organizacije). Ob izločitvi trivialnih kriterijev napoved modela še vedno ni
dovolj natančna, zato je edini zaključek, ki ga lahko potegnemo, da na pričujočih
podatkih ni bilo možno izbrati takega nabora kriterijev oziroma vprašanj, s katerimi bi
lahko natančno ocenili potencial uporabe zelo-zmogljivega računalništva v oblaku.
Ključne besede: - zelo-zmogljivo računalništvo, - oblak, - strojno učenje, - podatkovno rudarjenje, - Orange (program).
Objavljeno v DKUM: 23.12.2020; Ogledov: 1080; Prenosov: 92
Celotno besedilo (4,63 MB) |
6. Uporaba orodja Orange za podatkovno rudarjenjeDamir Kos, 2017, diplomsko delo Opis: Ob vse večjem številu informacij, ki krožijo na najrazličnejše načine, je podatkovno rudarjenje za uspešno in učinkovito rabo informacij ključnega pomena. Preko podatkovnega rudarjenja namreč dosežemo rezultate, s katerimi ugotovimo ustreznost informacij, odpravimo pomanjkljivosti, poiščemo vzorce, znanje in podobno.
V diplomskem delu je predstavljen program Orange, delo z njim, njegova uporaba ter nekatere lastnosti. Glavni segmenti podatkovnega rudarjenja s programom Orange, ki so predstavljeni v diplomskem delu, so klasifikacija, gručenje in pred procesiranje podatkov.
Praktični del diplomskega dela, ki je hkrati ključen, je razdeljen na tri dele. Prvi del predstavlja vse tri glavne segmente preko uporabniškega vmesnika, drugi del preko kode, v tretjem delu pa se nato prikaže izgradnja lastnega modula in njegova uporaba.
Ključne besede: podatkovno rudarjenje, orodje Orange, klasifikacija, gručenje, predprocesiranje podatkov
Objavljeno v DKUM: 24.10.2017; Ogledov: 2506; Prenosov: 366
Celotno besedilo (2,35 MB) |
7. Influence of the temperature on the efficiency of cellulose treatment using copolymer chitosan-eugenolOlivera Šauperl, Jasna Tompa, Julija Volmajer Valh, 2014, izvirni znanstveni članek Opis: In order to achieve effective antimicrobial protection of textile materials against microorganisms, a natural compound called chitosan has become very interesting. In regard to the antimicrobial protection of textile materials, functionalization with chitosan does not affect some other properties, such as anti-oxidative or any other action. For this reason, it seems appropriate for chitosan to be combined with any natural antimicrobial active compound, such as eugenol, an extract of clove oil. During this research viscose as a representative of cellulose fibers was used, because it can be functionalized relatively easily. In terms of functionalization, the drying temperature of viscose, after antimicrobial compound application onto substrate, as well as the successful synthesis of copolymer chitosan/eugenol is also important. FTIR spectroscopy was used to evaluate the efficiency of synthesizing a chitosan/eugenol graft copolymer. The spectrophotometric method Acid Orange 7 was chosen as a means for determining the proportion of available antimicrobial active amino groups. In addition, microbiological testing of selected pathogenic micro-organisms was also performed. The results were compared with the results for viscose functionalized by a 1% solution of chitosan.
Ključne besede: chitosan, eugenol, functionalization, viscose, FTIR spectroscopy, Acid orange 7, antimicrobial
Objavljeno v DKUM: 02.08.2017; Ogledov: 1355; Prenosov: 544
Celotno besedilo (233,00 KB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
8. The development of an electrochemical chip for the in-situ production of active chlorineFilip Ambrož, 2016, magistrsko delo Opis: Active chlorine is a highly efficient disinfectant used for sanitizing purposes in swimming pools, food-processing facilities and hospitals. It is also known for being the most powerful reagent in applications related to water disinfection. Currently, the most widely-used method for chlorine production is the chlor-alkali process. Despite significant improvements in electrode materials, used in combination with the process optimization that has taken place in recent decades, the production still consumes very high amounts of energy. Alternatives, such as electrochemical methods, require platinum-group metals (PGMs) that are expensive. In this study, a continuous-flow device was fabricated, involving an electrochemical chip for treating a fluid which uses an integrated silver(I) chloride photoelectrode. The device comprised of an inlet and outlet for the treated fluid, together with a flow path between them where the photoelectrode was located. This low-cost and recyclable chip included a treatment mode of operation, for treating a fluid that moves along the flow path, and a regeneration mode of operation, for regenerating the substrate. The photoelectrode was electrochemically activated, and was recycled at low potentials between 0.2 V and 0.4 V vs Ag/AgCl (3 M KCl) in an electrolyte solution containing chloride ions. The conducted experiments showed that the layer of silver(I) chloride (AgCl) on the photoelectrode decomposed upon exposure to light into silver (Ag) and chlorine (Cl2); thus, active chlorine (HOCl) was formed when the photoelectrode was in contact with water. However, degradation effects were observed over time, meaning that the photoelectrode was not able to be fully regenerated. Nevertheless, a cost-effective alternative for chlorine generation based on a light-driven microfluidic device is proposed here for the first time.
Ključne besede: water chlorination, methyl orange, Ag/AgCl photoelectrode, microfluidic device, PDMS, photolithography
Objavljeno v DKUM: 05.09.2016; Ogledov: 1427; Prenosov: 112
Celotno besedilo (3,09 MB) |
9. UPORABA PODATKOVNEGA RUDARJENJA V ŠPORTUMatjaž Ogrinc, 2016, magistrsko delo/naloga Opis: V podatkih se skrivajo potencialno koristne informacije, ki jih lahko izkoristimo za pridobitev novega, uporabnega znanja. V magistrski nalogi smo obravnavali problem analize igre hokeja na ledu z uporabo podatkovnega rudarjenja.
Glavni cilj naloge je predstaviti možnosti in uporabnost podatkovnega rudarjenja v športu ter s tem prispevati k razvoju hokeja na ledu doma in po svetu. Po drugi strani pa želimo spodbuditi tudi vodenje statistike, ki je podlaga za uporabo podatkovnega rudarjenja v športu.
Rešitev problema smo izvedli po korakih procesa za odkrivanje znanja v podatkih in metodologije CRISP-DM. Na podlagi Evklidske razdalje smo praktično prikazali kako iščemo podobnosti med primeri. Njihovo povezanost pa smo preverili s pomočjo Pearsonovega koeficienta korelacije in postavili homogene napadalne trojke. S programom Orange, smo izdelali modele za uvrščanje igralcev na igralne pozicije (metoda k-NN), razvrstitev ekip in igralcev v skupine (hierarhično razvrščanje, metoda voditeljev) in za vpliv igralca na uspeh ekipe (agoritem CN2, Naive Bayesov klasifikator, odločitvena drevesa in nevronske mreže). Kot pomoč pri vizualizaciji rezultatov smo uporabili ustrezne diagrame. V zaključku smo izdelali SWOT analizo in predstavili statistike, ki bi jih bilo potrebno uvesti za resnejše analize v slovenskem hokeju.
Izdelani modeli so v pomoč strokovnemu in učinkovitemu pristopu k hokejski igri ter so z modifikacijami uporabni tudi za druge športe. Koristni so za igralce in trenerje pri analizi igre, moštva in nasprotnikov, managerjem ter vodstvu klubov pri nakupu in menjavi igralcev, iskalcem talentov, sponzorjem, novinarjem…
Ključne besede: podatkovno rudarjenje, odkrivanje znanja v podatkih, Orange, hokej na ledu
Objavljeno v DKUM: 22.04.2016; Ogledov: 1872; Prenosov: 214
Celotno besedilo (4,51 MB) |
10. Viscose functionalisation with a combination of chitosan/BTCA using microwavesOlivera Šauperl, Julija Volmajer Valh, 2013, izvirni znanstveni članek Opis: Improved hygiene and health care standards have a great impact on the development of hygiene and health care products. For this purpose, viscose is a very popular substrate. One of the most promising anti-microbial compounds of modern times is chitosan. The anti-microbial action of this polysaccharide depends on the amino group amount, which is crucial for ensuring the effectiveness of anti-microbial treated material. In textile finishing, 1,2,3,4-buthanetetracarboxylic acid (BTCA) is usually used as a non-formaldehyde crease-resistant reagent. But, on the other hand, the negatively charged carboxyl groups of BTCA can be explored as additional binding sites for positively-charged protonated amino groups of chitosan. When using microwaves, polar materials (e.g. chitosan) orient and reorient themselves according to the direction of the electro-magnetic field, which means that chitosan chain-bending may have taken place during the drying with microwaves. This could result in a higher specific surface of the chitosan and, consequently, in a higher proportion of available amino groups. It is concluded that the combination chitosan/BTCA supported by microwaves drying represents an ideal combination to increase the proportion of available amino groups.
Ključne besede: viskoza, protimikrobna zaščita, viscose, chitosan/BTCA, microwawes, Acid Orange VII, methylene blue, antimicrobial activity
Objavljeno v DKUM: 10.07.2015; Ogledov: 1636; Prenosov: 54
 Povezava na celotno besedilo |
