| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Potencial uporabe samoojačitvenega učenja za pametni nabiralnik Direct4.me : diplomsko delo
Avtorji:Smolak, Eva (Avtor)
Zorman, Milan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Stropnik, Ambrož (Komentor)
Datoteke:.pdf UN_Smolak_Eva_2020.pdf (1,59 MB)
MD5: D6F016E5EB30A5ABF90E607D453C3772
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V diplomskem delu, izdelanem pod mentorstvom podjetja Kivi Com d.o.o., smo preučili samoojačitveno učenje, metode samoojačitvenega učenja, globoko samoojačitveno učenje in nevronske mreže. Prav tako smo na kratko opisali priljubljena ogrodja samoojačitvenega učenja in izdelali simulator sistema Direct4.me, kjer smo implementirali postopek dostavljanja in prevzemanja paketov oziroma odpiranja paketnikov. Simulator smo ustvarili v programskem jeziku C#, za izdelavo, učenje in uporabo nevronske mreže pa smo uporabili Python in knjižnico Scikit-learn. Na podlagi simulatorja in nevronske mreže smo preučili potencial uporabe samoojačitvenega učenja v sistemu Direct4.me.
Ključne besede:samoojačitveno učenje, Direct4.me, umetna inteligenca
Leto izida:2020
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[E. Smolak]
Št. strani:IX, 45 f.
Izvor:Maribor
UDK:004.85(043.2)
COBISS_ID:39239683 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:N2XOOCTU
Število ogledov:235
Število prenosov:43
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:01.08.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:The potential of reinforcement learning in the Direct4.me smart box application
Opis:In this thesis, prepared under the mentorship of Kivi Com d.o.o., we examined reinforcement learning, methods of reinforcement learning, deep reinforcement learning and neural networks. We also shortly described most used reinforcement learning frameworks and created a simulator of the Direct4.me system, where we implemented the procedure of delivering and receiving packages or opening smart boxes. We wrote the simulator in the C# programming language and used Python with Scikit-learn library to build, train, and use the neural network. By combining a simulator and a neural network, we examined the potential of using reinforcement learning in the Direct4.me smart box application.
Ključne besede:reinforcement learning, Direct4.me, artificial intelligence


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici