REPOZITORIJ > REZULTATI

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 …

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 …

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 …

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 …

Ekološke, kmetijske in biološke discipline se soočajo z vse večjimi izzivi, kot so izguba biotske raznovrstnosti, motnje v prehranjevalnih verigah in podnebne spremembe, zato postaja uporaba strojnega učenja za obdelavo kompleksnih in heterogenih podatkov vse bolj pomembna. Disertacija raziskuje potencial strojnega učenja v kombinaciji z razlagalnimi pristopi za izboljšanje raziskav …

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 …

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 …

V zadnjih desetletjih smo priča velikim spremembam ekosistemov zaradi intenzivnih antropogenih pritiskov na okolje, vključno s hitrimi podnebnimi spremembami, ki so eden najmočnejših dejavnikov globalnega biološkega odziva. Roparske ptice, ki zavzemajo najvišji trofični nivo, so pomembni pokazatelji stanja ekosistema. Lesna sova (Strix aluco) je ena najbolj opazovanih vrst roparskih ptic …

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 …