REPOZITORIJ > REZULTATI

Zaradi vse večje razširjenosti težav z duševnim zdravjem po svetu se je povečala potreba po računski psihoterapiji, ki med drugim vključuje ustvarjanje računalniških orodij za duševno zdravje in podporo obstoječim strokovnjakom. To delo predstavlja sistem računske psihoterapije, ki uporablja pogovornega agenta za napovedovanje težav z duševnim zdravjem pri uporabnikih ter …

Na področju optimizacije velja, da je uspešnost optimizacijskih algoritmov odvisna od problemov, ki jih algoritmi rešujejo. Posledično moramo za dosego dobrih optimizacijskih rezultatov pravilno izbrati tisti algoritem, ki je zmožen ta problem dobro rešiti. To lahko storimo s podrobnim poznavanjem tako optimizacijskih algoritmov kot tudi problemov. Kljub temu pa je …

S polno paro drvimo proti podnebni katastrofi, časa imamo le še do 2030 za ukrepanje v izogib najbolj uničujočim in nepredstavljivim posledicam. Manjko politične in korporacijske volje spremeniti trenutno stanje “običajnega poslovanja” povzroča množične proteste in civilno nepokorščino po vsem svetu. Bogata elita se zanaša na znanost, da najde “tehnološki …

Obujeno področje globokega učenja je v zadnjem desetletju ponudilo pristope, ki postajajo ključni sestavni deli sodobnih inteligentnih sistemov. Poleg učinkovitosti je za te metode značilna tudi njihova sposobnost procesiranja večjih količin podatkov (skaliranje). Glavni pomanjkljivosti globokega učenja sta neinterpretabilnost ter nezmožnost direktne izrabe uporabnega simbolnega predznanja. Veja strojnega učenja, ki …

Zaradi narave brezžičnega prenosnega medija je za brezžične komunikacije značilna večja verjetnost izgube podatkovnih paketov kot pri žičnih komunikacijah. Kakovost brezžičnih povezav je močno odvisna od spreminjajočih razmer na kanalu, medsebojnih motenj in tudi pomanjkljivosti primopredajnika. Nezanesljivost brezžičnih povezav je spodbudila razvoj številnih tehnik, ki lahko kljubujejo takšnim pogojem s …

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 …

Večina metod za podatkovno rudarjenje, strojno učenje in statistično analizo podatkov temelji na predpostavki, da so podatki neodvisni in enako porazdeljeni (ang. independent and identically distributed – i.i.d.). To pomeni, da morajo biti učni primeri med seboj neodvisni ter imeti enako verjetnostno porazdelitev. Vendar so primeri, ko podatki niso i.i.d., …

V disertaciji obravnavamo nalogo polinomske regresije, t.j. indukcijo regresijskih modelov, ki temeljijo na polinomskih enačbah, iz podatkov. Naš cilj je namreč izboljšanje in razširitev obstoječih pristopov za učenje modelov polinomske regresije v več smereh. Najprej smo izboljšali obstoječe metode za obravnavanje problema pretiranega prilagajanja (angl. overfitting) kot tudi obstoječe metode …

V disertaciji obravnavamo problem učenja različnih vrst odločitvenih dreves na podlagi podatkovnih tokov, ki se spreminjajo v času. Posebej se posvetimo študiju sprotnih (online) algoritmov strojnega učenja za učenje regresijskih dreves, linearnih modelnih dreves, opcijskih dreves za regresijo, več-kriterijskih modelnih dreves in ansamblov modelnih dreves na podlagi podatkov iz časovnih …

Ali je mogoče zaupati modelu, zgrajenem z algoritmi strojnega učenja in rudarjenja podatkov? Znano je, da lahko model v obliki odločitvenega drevesa vsebuje slabe, tj. manj verodostojne dele, ki jih povzročajo patološko obnašanje indukcijskih algoritmov, šum in manjkajoče vrednosti v podatkih, lahko pa se pojavijo tudi zaradi kompleksnosti domene. Takšni …