Naslov
Istraživanje temperatura taljenja i kristalnih struktura metala primjenom strojnog učenja
(Study of melting temperatures and crystal structures of metals using machine learning)

Autori
Jelić, Borna

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Prirodoslovno matematički fakultet, Fizički odsjek

Mjesto
Zagreb

Datum
26.03

Godina
2021

Stranica
49

Mentor
Bilalbegović, Goranka

Ključne riječi
fizika materijala, metali, nadzirano strojno učenje, linearna regresija, neuronske mreže, strojno učenje u srednjim školama, nenadzirano strojno učenje, algoritam k-sredina
(materials physics, metals, supervised machine learning, linear regression, neural networks, machine learning in high schools, unsupervised learning, algorithm k-means)

Sažetak
Strojno učenje postaje sve značajnije za znanost i gospodarstvo. U ovom diplomskom radu se za analizu osobina elementarnih metala koriste metode nadziranog strojnog učenja linearna regresija i neuronske mreže. Metodom linearne regresije analizirane su korelacije temperatura taljenja za Youngove module elastičnosti, konstante rešetke i koeficijente linearne termičke ekspanzije. Primjenom neuronskih mreža ispitana je mogućnost predvidjanja strukture kristalne rešetke metala. U metodičkom poglavlju predstavljeno je upoznavanje sa strojnim učenjem za učenike četvrtog razreda srednjih škola i to za k-sredine, algoritam nenadziranog strojnog učenja. Korišten je programski jezik Python i njegove biblioteke za strojno učenje.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Fizika, Računarstvo

POVEZANOST RADA