REPOZITORIJ > REZULTATI

Doktorska disertacija predstavi novo optimizacijsko metodo, ki temelji na globokem učenju in je oblikovana za podatkovne zbirke z visoko stopnjo šuma. Glavni znanstveni prispevek je kombinacija pametnega odstranjevanja šuma za povratne nevronske mreže, ki preprečuje težave s prekomernim prilagajanjem podatkom, ko ni na voljo dovolj učnih podatkov. Metoda prispeva k …

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 …

V zadnjem desetletju je hiter napredek na področju obdelave naravnega jezika odprl nove možnosti za reševanje zapletenih vprašanj, kot je analiza pristranskosti novic. Ta napredek je raziskovalcem omogočil raziskovanje inovativnih pristopov za odkrivanje zapletenih pristranskosti, ki so neločljivo povezane s postopki priprave in poročanja o novicah. Pristranskost novic, ki je …

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 …

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 …

Novice se širijo po različnih vzorcih ter imajo različno dinamiko širjenja skozi čas. Pokritost nekaterih novic je zaradi številnih razlogov omejena na določeno regijo. Novice potencialno prečkajo številne prepreke, kot so jezikovne, gospodarske, geografske, politične, časovne in kulturne. Opazovanje teh preprek nam daje vpogled v to, kaj lahko vpliva na …

V doktorski disertaciji smo preučili uporabo strojnega učenja za napoved povpraševanja. Predlagali smo novi pristop za napoved občasnega povpraševanja, ki ima redno manjše ali večje razlike v povpraševanih količinah. Pristop deli napoved občasnega povpraševanja v dva modela: klasifikacijski model za napoved samega dogodka povpraševanja in regresijski model za napoved povpraševane …

Inteligentne rešitve v mobilnosti so v času urbanizacije, kjer se populacija centralizira v mestih, aktualna tema. Prav tako z vključevanjem vse več obnovljivih virov, kot so domače sončne elektrarne, ter s porastom velikih porabnikov, kot so električni avtomobili, inteligentno upravljanje električnega omrežja postaja nujnost in predstavlja vedno večji izziv. V …

V doktorski disertaciji gledamo na funkcionalnost omrežja kot na skupek osnovnih komunikacijskih storitev, ki jih lahko dinamično sestavimo glede na podane zahteve. Z dinamičnim sestavljanjem komunikacijskih storitev lahko pospešimo načrtovanje in testiranje novih protokolnih skladov. Že referenčna arhitektura komunikacijskih omrežij OSI deli funkcionalnost omrežja v sloje, kjer nižje ležeči sloj …

Ontologije v računalništvu omogočajo formalno predstavitev znanja. Cilj razširitve ontologije je, da pravilno poveča obstoječo ontologijo z novim formaliziranim znanjem (npr. s pojmi, odnosi, itd.). Disertacija obravnava procese razširjanja ontologije na osnovi metod analize besedil in uporabo tako razširjene ontologije pri analizi novic. Za polavtomatsko razširitev ontologij predlagamo novo metodologijo …