Otkrivanje stršećih vrijednosti u slikovnim podacima korištenjem metoda strojnog i dubokog učenja (CROSBI ID 450555)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Sušilović, Martina
Jović, Alan
hrvatski
Otkrivanje stršećih vrijednosti u slikovnim podacima korištenjem metoda strojnog i dubokog učenja
Stršeće vrijednosti su primjerci u skupu podataka koji po vrijednosti nekih značajki odstupaju od ostatka skupa. Otkrivanje i uklanjanje stršećih vrijednosti je važan korak u predobradi podataka, te su u tu svrhu razvijene brojne metode strojnog i dubokog učenja. Osobito je izazovan zadatak nenadzirano otkrivanje stršećih vrijednosti. U ovom su radu, na primjeru skupa podataka betonskih površina s oštećenjima, evaluirane neke od najčešće korištenih metoda otkrivanja anomalija u podacima: lokalni faktor stršećih vrijednosti (LOF), stroj s potpornim vektorima (SVM) te izolacijska šuma (IF). Osim toga, opisani su i najbolji rezultati dobiveni s dva duboka modela za otkivanje stršećih vrijednosti na temelju uspješnosti rekonstrukcije: konvolucijskim autoenkoderom i varijacijskim autoenkoderom. Najuspješnijim algoritmom na ovom problemu pokazao se LOF.
stršeće vrijednosti ; strojno učenje ; duboko učenje ; detekcija stršećih vrijednosti
nije evidentirano
engleski
Outlier detection in image data using machine learning and deep learning methods
nije evidentirano
outliers ; machine learning ; deep learning ; outlier detection
nije evidentirano
Podaci o izdanju
44
06.07.2022.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
