Language: | English |
---|---|
Year of publishing: | 2021 |
Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
Organization: | UL FRI - Faculty of Computer and Information Science |
Publisher: | [D. Nabergoj] |
UDC: | 004(043.2) |
COBISS: | 84824579 |
Views: | 237 |
Downloads: | 74 |
Average score: | 0 (0 votes) |
Metadata: |
Secondary language: | Slovenian |
---|---|
Secondary title: | Napovedovalno vzdrževanje z Bayesovim globokim učenjem |
Secondary abstract: | V tej nalogi ocenimo uporabnost metod Bayesovega globokega učenja za ocenjevanje preostale dobe koristnosti naprav. Predlagamo metodo za vrednotenje modelov, ki temelji na simuliranem vzdrževanju naprav. Na podlagi eksperimentov z umetnimi podatki in dvema referenčnima podatkovnima množicama ugotovimo, da so Bayesovi modeli boljši kot standardni globoki modeli z enako arhitekturo. Predlagana metoda za vrednotenje je relevantna v praktičnih aplikacijah in raziskovanju, saj neposredno oceni stroške vzdrževanja in omogoča interpretabilno primerjavo modelov. |
Secondary keywords: | napovedovalno vzdrževanje;preostala doba koristnosti;Bayesovo globoko učenje;vrednotenje modelov;računalništvo in informatika;magisteriji;Računalništvo;Univerzitetna in visokošolska dela; |
Type (COBISS): | Master's thesis/paper |
Study programme: | 1000471 |
Thesis comment: | Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko |
Pages: | XII, 82 str. |
ID: | 13918264 |