1. Uporaba algoritmov strojnega učenja za ugotavljanje stopnje stresa na podlagi digitalnih navad : zaključno deloBor Dovč, 2026, diplomsko delo Ključne besede: strojno učenje, napovedni modeli, digitalne navade, stopnja stresa, klasifikacija, regresija, CSV format, ARFF format, WEKA, ZeroR, Naivni Bayes, Random Forest, J48, Linearna regresija, SMOreg, M5P, zaključno delo
Objavljeno v RUP: 21.06.2026; Ogledov: 295; Prenosov: 39
 Celotno besedilo (492,47 KB) |
2. Napovedovanje rezultatov nogometnih tekem z uporabo strojnega učenja : zaključna nalogaAndrej Fras, 2024, diplomsko delo Ključne besede: strojno učenje, napovedni modeli, rezultati nogometnih tekem, FBref, ARFF format, WEKA, Random Forest, Naivni Bayes, natančnost napovedi izida, statistični podatki, športna analitika, zaključne naloge
Objavljeno v RUP: 27.09.2024; Ogledov: 2055; Prenosov: 61
Celotno besedilo (473,64 KB) |
3. |
4. Napovedovanje simptomov depresije na podlagi EEG posnetkov : zaključna nalogaJernej Koprivnikar, 2024, diplomsko delo Ključne besede: EEG, funkcionalna povezljivost, velika depresivna motnja, ruminacija, anhedonija, disforija, kognitivna disfukcija, strojno učenje, umetna inteligenca, Matlab, EEGLab, klasifikacija
Objavljeno v RUP: 23.08.2024; Ogledov: 3520; Prenosov: 101
Celotno besedilo (1,90 MB) |
5. |
6. |
7. |
8. |
9. |
10. |
