hrvatski

Strojno učenje za predviđanje vrijednosti

Cilj istraživanja jest primijeniti alat za strojno učenje za predikciju odgovora te provesti evaluaciju, što je učinjeno primjenom ručne evaluacija točnosti. U teorijskom dijelu prikazani su osnovni podaci o strojnom učenju, podatkovnoj znanosti i umjetnoj inteligenciji. Strojno učenje je opisano u kontekstu informacijskih znanosti, stavljeno u poredbu sa srodnim stručnim poljima poput rudarenja podataka i dubokog učenja. Izložena je kratka povijest, prednosti i nedostatci, aktualne primjene te pogledi na budućnost i razvoj strojnog učenja. Provedeno je istraživanje na 282 sudionika, pri čemu su odgovori prikupljeni vlastitom anketom. U ispitivanju su korištena dva modela koja se međusobno razlikuju u veličini podatkovnih skupova za treniranje i testiranje u omjeru 25/75 i 50/50. Modeli su namijenjeni za predviđanje binarne i numeričke vrijednosti te vrijednosti višestruka odabira.

strojno učenje, podatkovna znanost, algoritmi, predviđanje vrijednosti

nije evidentirano