Iskalni niz:
išči po
išči po
išči po
išči po
Vrsta gradiva:
Jezik:
Št. zadetkov: 3
Ocena multimedijske izpostavljenosti na podlagi psihofizioloških signalov s pomočjo strojnega učenja
Val Vec, Andrej Košir, Gregor Strle
Magistrsko delo
Oznake: multimedijska izpostavljenost;psihofiziološki signali;strojno učenje;razvrščanje;magisteriji;
Cilj magistrskega dela je izbor strojnega učenja za oceno učinkov oglasov na ljudi in ovrednotenje njegove uspešnosti. Z strojnim učenjem smo naučili model, ki na podlagi izbranih psihofizioloških signalov napoveduje razred dimenzije reaktance lestvice MMES. Dimenzija zajema negativni del čustev, k ...
Leto: 2023 Vir: Fakulteta za elektrotehniko (UL FE)
Trends in real-time artificial intelligence methods in sports
Val Vec, Sašo Tomažič, Anton Kos, Anton Umek
Pregledni znanstveni članek
Oznake: strojno učenje;globoko učenje;umetna inteligenca;velike količine podatkov;šport;povratne informacije v realnem času;senzorji;machine learning;deep learning;artifcial intelligence;big data;sports;real-time feedback;sensors;
This review focuses on the usage of machine learning methods in sports. It closely follows the PRISMA framework for writing systematic reviews. We introduce the broader field of using sensor data for feedback in sport and cite similar reviews, that focus on other aspects of the field. With its focus ...
Leto: 2024 Vir: Fakulteta za elektrotehniko (UL FE)
Few-shot identification of individuals in sports
Val Vec, Anton Kos, Rongfang Bie, Libin Jiao, Haodi Wang, Zheng Zhang, Sašo Tomažič, Anton Umek
Izvirni znanstveni članek
Oznake: biomehanska povratna informacija;učenje z malo primeri;klasifikacija z odprtim naborom razredov;prepoznava oseb;senzorji;šport;nenadzorovano učenje;biomechanical feedback;few-shot learning;open-set classification;person recognition;sensors;sports;unsupervised learning;
This paper contains an analysis of methods for person classification based on signals from wearable IMU sensors during sports. While this problem has been investigated in prior work, existing approaches have not addressed it within the context of few-shot or minimaldata scenarios. A few-shot scenari ...
Leto: 2025 Vir: Fakulteta za elektrotehniko (UL FE)
Št. zadetkov: 3
Ključne besede:
Leto izdaje:
Avtorji:
Repozitorij:
Tipologija:
Jezik: