Iskalni niz:
išči po
išči po
išči po
išči po
Vrsta gradiva:
Jezik:
Št. zadetkov: 3
Drevesno preiskovanje Monte Carlo pri namizni igri Scotland Yard
Nejc Ilenič, Branko Šter
Diplomsko delo
Oznake: drevesno preiskovanje;Monte Carlo;nepopolna informacija;Scotland Yard;odločanje;zgornja meja zaupanja pri drevesih;umetna inteligenca;računalništvo;računalništvo in informatika;univerzitetni študij;diplomske naloge;
Drevesno preiskovanje Monte Carlo zaradi uspeha pri računalniški igri Go postaja vse bolj uveljavljena metoda odločanja v različnih domenah. Za zelo uspešno se je izkazala pri igrah s popolno informacijo za enega, dva ali več igralcev, pri igrah, kjer igralcem v danem trenutku ni na voljo vsa inform ...
Leto: 2015 Vir: Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Globoki modeli avtorstva umetniških slik
Nejc Ilenič, Blaž Zupan
Magistrsko delo
Oznake: strojno učenje;globoki modeli;konvolucijske nevronske mreže;umetniške slike;
Vse več raziskav se osredotoča na problem avtomatskega prepoznavanja slikarjev iz digitaliziranih umetniških slik. V tem delu se omenjenega izziva lotimo na nadzorovan način, z uporabo konvolucijske nevronske mreže, ki je zaradi visoke izrazne moči sposobna napovedovanja velikega števila avtorjev iz ...
Leto: 2017 Vir: Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Democratized image analytics by visual programming through integration of deep models and small-scale machine learning
Primož Godec, Matjaž Pančur, Nejc Ilenič, Andrej Čopar, Martin Stražar, Aleš Erjavec, Ajda Pretnar, Janez Demšar, Anže Starič, Marko Toplak, Lan Žagar, Jan Hartman, Wang Hamilton, Riccardo Bellazzi, Uroš Petrovič, Silvia Garagna, Maurizio Zuccotti, Dongsu Park, Gad Shaulsky, Blaž Zupan
Izvirni znanstveni članek
Oznake: algorithm;biochemical composition;data assimilation;data mining;image analysis;machine learning;numerical model;protein;visualization;
Analysis of biomedical images requires computational expertize that are uncommon among biomedical scientists. Deep learning approaches for image analysis provide an opportunity to develop user-friendly tools for exploratory data analysis. Here, we use the visual programming toolbox Orange (http://or ...
Leto: 2019 Vir: Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Št. zadetkov: 3
Ključne besede:
Leto izdaje:
Avtorji:
Repozitorij:
Tipologija:
Jezik: