stručni rad
Ovaj rad se bavi otkrivanjem znanja primjenom postupaka strojnog učenja iz baze podataka web aplikacije iz društvenog područja. Izvršena je dubinska analiza podataka pomoću četiri različite metode na skupu podataka vezanih uz prijave i pohađanje poslovnih događaja organiziranih od strane jedne tvrtke u razdoblju od tri godine. Primarni cilj rada je otkrivanje znanja iz postojećeg skupa podataka. Pokazano je kako su se deskriptivnom dubinskom analizom otkrila nova znanja. Za analizu su korištene metode stabla odlučivanja, slučajne šume, indukcija pravila te metoda potpornih vektora. Proučene su razlike između navedenih metodologija, te prednosti i mane svake od njih s naglaskom na točnost i utrošak vremena. Osim toga, u radu je opisan i proces pripreme podataka koji je vremenski najzahtjevniji, te sami brojčani rezultati dobiveni prediktivnom analizom.
otkrivanje znanja, dubinska analiza podataka, umjetna inteligencija, strojno učenje, klasifikacija, predikcija, stablo odlučivanja, slučajne šume, indukcija pravila, metoda potpornih vektora, događaj
Razvojem virtualizacijskih tehnologija raste kompleksnost IT sustava, dok korisnici istovremeno zahtijevaju brži pristup resursima, napredne integracije i jednostavnost korištenja. Jedno od ključnih rješenja za ove izazove primjena je…
Ovaj rad istražuje i uspoređuje mogućnosti prosljeđivanja grafičkih kartica na Hyper-V i KVM hipervizorima prema virtualnim strojevima, detaljno opisujući metode, postupke i razlike u arhitekturi koje utječu na…
The ever-growing usage and adaptation of HTTP/3 in web traffic leverages Quick UDP Internet Connections (QUIC) as a transport protocol. QUIC is widely recognized for reduced latency, enhanced…
