Iskalni niz:
išči po
išči po
išči po
išči po
Vrsta gradiva:
Jezik:
Št. zadetkov: 5
Mobilna aplikacija za ocenjevanje truda pri agilnih razvojnih metodah
Ivona Čolaković, Luka Pavlič
Diplomsko delo
Oznake: ocenjevanje truda;agilni razvoj;mobilna aplikacija;Planning poker;diplomske naloge;
Ocenjevanje truda pri razvoju programske opreme je proces, ki lahko zelo pomaga pri planiranju projekta. V diplomskem delu predstavimo proces ocenjevanja truda, elemente procesa ter aktivnosti, katere se izvajajo. Osredotočamo se na ocenjevanje truda pri agilnem razvoju informacijskih sistemov ter k ...
Leto: 2019 Vir: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Prenos stila slike s pomočjo prenosnega učenja in nevronskih mrež
Ivona Čolaković, Sašo Karakatič
Magistrsko delo
Oznake: prenos stila;konvolucijske nevronske mreže;prenosno učenje;umetna inteligenca;umetnost;razpoznavanje slik;magistrske naloge;
Hitro razvijajoče področje umetne inteligence se v zadnjih letih integrira v različna področja in tako postaja neizogiben del številnih človeških dejavnosti. Umetna inteligenca je pokazala, da se lahko integrira tudi v področje umetnosti in ustvarja nova umetniška dela a podlagi kopiranja stilov gra ...
Leto: 2021 Vir: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Improved Boosted Classification to Mitigate the Ethnicity and Age Group Unfairness
Ivona Čolaković, Sašo Karakatič
Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Oznake: klasifikacija;strojno učenje;pravičnost;fairness;classification;boosting;machine learning;
This paper deals with the group fairness issue that arises when classifying data, which contains socially induced biases for age and ethnicity. To tackle the unfair focus on certain age and ethnicity groups, we propose an adaptive boosting method that balances the fair treatment of all groups. The p ...
Leto: 2022 Vir: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Adaptive boosting method for mitigating ethnicity and age group unfairness
Ivona Čolaković, Sašo Karakatič
Izvirni znanstveni članek
Oznake: pravičnost;strojno učenje;klasifikacija;fairness;boosting;machine learning;classification;
Machine learning algorithms make decisions in various fields, thus influencing people’s lives. However, despite their good quality, they can be unfair to certain demographic groups, perpetuating socially induced biases. Therefore, this paper deals with a common unfairness problem, unequal quality of ...
Leto: 2024 Vir: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
FairBoost: Boosting supervised learning for learning on multiple sensitive features
Ivona Čolaković, Sašo Karakatič
Izvirni znanstveni članek
Oznake: pravičnost;strojno učenje;nadzorovano učenje;fairness;boosting;machine learning;supervised learning;
The vast majority of machine learning research focuses on improving the correctness of the outcomes (i.e., accuracy, error-rate, and other metrics). However, the negative impact of machine learning outcomes can be substantial if the consequences marginalize certain groups of data, especially if cert ...
Leto: 2023 Vir: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Št. zadetkov: 5
Ključne besede:
Leto izdaje:
Avtorji:
Repozitorij:
Tipologija:
Jezik: