Naslov
Primjena statističkih modela u predviđanju nalazišta biljnih vrsta
(Application of probabilistic methods for predicting plant species distribution)

Autori
Perović, Valentino

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

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
12.07

Godina
2016

Stranica
61

Mentor
Milašinović, Boris

Ključne riječi
strojno učenje; MAXENT; predviđanje nalazišta biljnih vrsta; predviđanje biološke raznolikosti; regresijski model; klasifikacijski model; web servis; statistički model predikcije; validacija modela strojnog učenja
(machine learning; MAXENT; biodiversity prediction; plant species occurrences prediction; regression models; classification models; web api; probabilistic prediction models; validation of machine learning models)

Sažetak
Modeli strojnog učenja predstavljaju zanimljivo područje istraživanja u modernim tehnologijama. Korištenje takvih modela je posvuda, no posebno se istražuje korisnost i primjena takvih modela za predviđanje bioloških podataka. Jednostavnom uporabom ovih modela mogao bi se znatno olakšati rad biolozima s obzirom na dugotrajnu obradu podataka koju moraju provesti kako bi donijeli podjednako kvalitetne zaključke, a ispravnim modeliranjem i validacijom ovakvih modela može se ukloniti vjerojatnost ljudske pogreške prilikom istraživanja. Opisane se ideje i kvalitete modela strojnog učenja s posebnim naglaskom na MAXENT (Maximum entropy) model, koji se pokazao iznimno povoljnim prilikom predikcije podataka o živim bićima. Napomenuti su problemi modela predviđanja prilikom rada s ovakvim podacima te su razmotrene ideje kako bi se takvi problemi efikasno razriješili. Predstavljeni su zahtjevi koje jedan sustav za predikciju nalazišta biljnih vrsta i biološke raznolikosti treba imati te definirana arhitektura takvog sustava uzevši u obzir prednosti koje bi takva arhitektura donijela. Predstavljen je sustav za predviđanje biljnih vrsta i biološke raznolikosti, korištenjem detaljno opisanih modela podataka i MAXENT statističkog modela za predviđanje. Napravljeni su i dokazi ispravnosti nad podacima iz FCD te korisničko sučelje za rad sa samim sustavom. Ukratko su prikazani rezultati predikcije sustava te korisničkog sučelja i načina korištenja. Zaključnom raspravom navedene su kvalitete dobivenog rješenja, potencijalna poboljšanja i prijedlozi drugačijih uporaba.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Biologija, Računarstvo

POVEZANOST RADA