Uporaba strojnega učenja za modeliranje tehnoloških procesovKovič, Klemen (Avtor) Brezočnik, Miran (Mentor) Tominc, Polona (Mentor) tehnološki procesistruženjerezkanjevisokohitrostne obdelavemodeliranjestrojno učenjeoptimizacija poslovnih procesovV magistrski nalogi predstavimo metode strojnega učenja in njihovo rabo za modeliranje treh različnih tehnoloških procesov: trdega struženja, visokohitrostnega struženja in rezkanja. Podatke smo pridobili iz znanstvenih člankov, objavljenih v mednarodnih revijah. Za modeliranje tehnoloških procesov smo uporabili multiplo linearno regresijo, naključne gozdove, stohastično gradientno pospeševanje in metodo cubist. Na koncu predstavimo prediktivne sposobnosti posameznih metod in primerjamo rezultate. Napovedi omenjenih štirih metod tudi primerjamo z rezultati, ki so jih poročali avtorji člankov, in identificiramo najuspešnejšo metodo strojnega učenja za vsak proces. Za zaključek še teoretično raziščemo vpliv strojnega učenja na industrijo in poslovanje podjetij.[K. Kovič]20202020-05-22 22:07:27Magistrsko delo/naloga76431UDK: 004.85:621.9(043.2)COBISS_ID: 27598339NUK URN: URN:SI:UM:DK:B6RR5QEPsl