Uporabniška izkušnja in zmogljivost platform za strojno učenje: pregled in primerjava

Kramberger, Tomaž

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Uporabniška izkušnja in zmogljivost platform za strojno učenje: pregled in primerjava
Avtorji:	ID Kramberger, Tomaž (Avtor) ID Žlahtič, Bojan (Mentor) Več o mentorju...
Datoteke:	VS_Kramberger_Tomaz_2025.pdf (4,78 MB) MD5: 4368B52E7CADECD00D27325135B9A0F8
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Diplomsko delo/naloga
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	V tej diplomski nalogi smo analizirali in primerjali štiri vodilne platforme za strojno učenje: Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure Machine Learning in Databricks. Osredotočili smo se na njihovo zmogljivost pri treniranju modelov, avtomatizaciji procesov ter uporabniško izkušnjo. Uporabili smo tri različne tipe nalog strojnega učenja: klasifikacijo, regresijo in gručen z uporabo ustreznih javno dostopnih podatkovnih zbirk. Testiranja smo izvedli z uporabo Jupyter zvezkov, ročno hiperparametrizacijo in funkcijami AutoML, kar nam je omogočilo primerjavo med različnimi pristopi na vsaki platformi. Na podlagi analize rezultatov ter uporabniških izkušenj smo izpostavili prednosti in slabosti vsake platforme. Ugotovili smo, da je izbira najbolj primerne platforme odvisna od ciljev, tehničnega znanja uporabnika ter specifičnih zahtev projekta.
Ključne besede:	strojno učenje, platforma za strojno učenje, uporabniška izkušnja, umetna inteligenca, zmogljivost platform za strojno učenje
Kraj izida:	Maribor
Leto izida:	2025
PID:	20.500.12556/DKUM-95706
Datum objave v DKUM:	22.12.2025
Število ogledov:	0
Število prenosov:	8
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

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:	13.10.2025

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	User experience and performance of machine learning platforms: a review and comparison
Opis:	This thesis presents an in-depth analysis and comparison of four leading machine learning platforms: Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure Machine Learning, and Databricks. The focus was placed on evaluating their performance in model training, process automation, and user experience. Three different types of machine learning tasks—classification, regression, and clustering—were explored using relevant publicly available datasets. The evaluation was conducted using Jupyter notebooks, manual hyperparameter tuning, and AutoML functionalities, allowing for a comprehensive comparison of various approaches on each platform. Based on the results and user experience assessments, we highlighted the strengths and weaknesses of each solution. The study concludes that the choice of the most suitable platform largely depends on user expertise, project goals, and technical requirements.
Ključne besede:	Machine Learning, Platforms for machine learning, User experience, artificial intelligence, performance of machine learning platforms

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj