Jezik: | Angleški jezik |
---|---|
Leto izida: | 2021 |
Tipologija: | 2.09 - Magistrsko delo |
Organizacija: | UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko |
Založnik: | [D. Nabergoj] |
UDK: | 004(043.2) |
COBISS: | 84824579 |
Št. ogledov: | 237 |
Št. prenosov: | 74 |
Ocena: | 0 (0 glasov) |
Metapodatki: |
Sekundarni jezik: | Slovenski jezik |
---|---|
Sekundarni naslov: | Napovedovalno vzdrževanje z Bayesovim globokim učenjem |
Sekundarni povzetek: | 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. |
Sekundarne ključne besede: | napovedovalno vzdrževanje;preostala doba koristnosti;Bayesovo globoko učenje;vrednotenje modelov;računalništvo in informatika;magisteriji;Računalništvo;Univerzitetna in visokošolska dela; |
Vrsta dela (COBISS): | Magistrsko delo/naloga |
Študijski program: | 1000471 |
Komentar na gradivo: | Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko |
Strani: | XII, 82 str. |
ID: | 13918264 |