REPOZITORIJ > NAJNOVEJŠE

Najnovejša akademska dela

Tehnike gradnje značilk pri analizi časovnih vrst in enokriterijski optimizaciji

Avtor(ji): Gašper Petelin (Avtor), Gregor Papa (Mentor)

Leto: 2025

Tip: Doktorska disertacija

Gradnja značilk, ki vključuje tako ročno zasnovo s strani domenskih strokovnjakov kot tudi avtomatizirano učenje uporabnih predstavitev podatkov, je ključen vidik strojnega učenja. Glavni cilj je pretvoriti surove podatke v obliko, ki jo lahko učinkoviteje izkoristimo s pristopi strojnega učenja. Čeprav je gradnja značilk dobro raziskana na področjih kot sta …

Evolucijski algoritmi za optimizacijo pesimističnih dvonivojskih problemov in minimaks problemov

Avtor(ji): Margarita Antoniou (Avtor), Gregor Papa (Mentor)

Leto: 2025

Tip: Doktorska disertacija

Disertacija obravnava dva različna, vendar povezana optimizacijska problema: dvonivojske in minimaks probleme v kontekstu evolucijskih algoritmov (EA). Dvonivojska optimizacija vključuje hierarhično odločanje, pri katerem so odločitve na zgornjem nivoju podvržene omejitvam, določenim z rešitvami optimizacijskega problema na spodnjem nivoju. Ti problemi so posebej zahtevni zaradi svoje ugnezdene strukture, potrebe po …

Predstavitev in uporaba podatkov iz primerjalnih študij za optimizacijo in učenje

Avtor(ji): Ana Kostovska (Avtor), Panče Panov (Mentor), Sašo Džeroski (Somentor), Tome Eftimov (Somentor)

Leto: 2025

Tip: Doktorska disertacija

Nagel razvoj strojnega učenja in optimizacije črnih skrinjic je privedel do večje odvisnosti od primerjalnih podatkov za vrednotenje in primerjavo algoritmov na različnih področjih, vendar pa učinkovito izkoriščanje teh podatkov otežujejo izzivi, kot so sintaktična raznolikost, semantična dvoumnost in pomanjkanje standardizacije. Pričujoča disertacija se ukvarja s temi izzivi in zagovarja …

Identifikacija srčnih zvokov za analizo bolezni srca s pomočjo strojnega učenja

Avtor(ji): David Susič (Avtor), Anton Gradišek (Mentor), Matjaž Gams (Somentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Bolezni srca in žilja ali kardiovaskularne bolezni (KVB) so vodilni vzrok smrti v svetu. Močno vplivajo na kakovost življenja bolnikov in predstavljajo precejšno obremenitev za zdravstvene sisteme. Povečevanje pojavnosti kroničnega srčnega popuščanja (KSP), ki je pogosta posledica KVB, predstavlja naraščajočo obremenitev za zdravje ljudi. Natančna in zgodnja identifikacija KVB je …

Uporaba metod strojnega učenja za analiziranje tekstovnih podatkov v zaporedju

Avtor(ji): Erik Novak (Avtor), Dunja Mladenić (Mentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Doktorska disertacija raziskuje uporabo metod strojnega učenja za analiziranje tekstovnih podatkov v zaporedju. Ti podatki so urejeni v določenem zaporedju, kjer ima vrstni red pomembno vlogo. Primeri vključujejo (1) stavke, kjer sta raba in vrstni red besed določena s slovničnimi pravili, (2) poročanje novic o dogodkih, ki so se zgodili …

Pnevmatski mehanizmi s spremenljivo togostjo za uporabo v eksoskeletih spodnjih okončin

Avtor(ji): Luka Mišković (Avtor), Tadej Petrič (Mentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Robotika, ki jo je mogoče nositi, je obetavna za izboljšanje človeških zmogljivosti in reševanje motoričnih izzivov pri posameznikih z okvarami, amputacijami ali pri zdravih osebah. Eksoskeleti so med različnimi nosljivimi napravami zasnovani za nošenje na zgornjih ali spodnjih okončinah. Medtem ko so se nekatere aplikacije, na primer na medicinskem področju, …

Brezstično fiziološko spremljanje kardiorespiratornih stanj z radarskimi in optičnimi senzorji

Avtor(ji): Gašper Slapničar (Avtor), Mitja Luštrek (Mentor), Wenjin Wang (Somentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Vseprisotnost naprav s senzorji je v preteklih desetletjih spodbudila pospešen razvoj aplikacij za elektronsko in mobilno zdravje. Navkljub razširjeni uporabi nosljivih naprav s senzorji le-te niso splošna in idealna rešitev za redno spremljanje zdravstvenega stanja, saj so odvisne od baterije, terjajo stik s kožo in so lahko moteče. V idealnem …

Metodologija strojnega učenja za avtomatsko delovanje metapodatkov v arhivih kulturne dediščine

Avtor(ji): Luis Rei (Avtor), Dunja Mladenić (Mentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

V tej doktorski disertaciji predstavljamo novo metodologijo strojnega učenja za avtomatsko dodeljevanje metapodatkov digitaliziranim predmetom kulturne dediščine. Kulturna dediščina je primer področja, ki zahteva strokovno označevanje, z malo že obstoječih označenih zbirk podatkov in kjer je pridobivanje dodatnih označenih podatkov izziv. Družbena pomembnost kulturne dediščine leži v njeni vlogi pri …

Predprocesiranje heterogenih tokov podatkov za aplikacije v internetu stvari

Avtor(ji): Klemen Kenda (Avtor), Dunja Mladenić (Mentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

S hitrim razvojem senzorskih tehnologij, še posebej v okviru interneta stvari (IoT), smo vstopili v obdobje, ki ga zaznamujejo velike količine podatkov, ki so na voljo v realnem času. S tem so nastale potrebe po novih metodah obdelave podatkov, ki omogočajo prehod od tradicionalne paketne (batch) analize do uporabe metod …

Odkrivanje enačb z verjetnostnimi gramatikami

Avtor(ji): Jure Brence (Avtor), Sašo Džeroski (Mentor), Ljupčo Todorovski (Somentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

V disertaciji predstavljamo nove metode za odkrivanje enačb (ang. equation discovery, ED), ki temeljijo na uporabi verjetnostnih gramatik. ED in simbolna regresija obravnavata problem iskanja simbolnega matematičnega modela, ki najbolje opisuje izmerjene podatke. Modeli so lahko različnih oblik, od preproste algebrajske enačbe do kompleksnega sistema diferencialnih enačb. Tradicionalno znanstveniki enačbe …