Napoved vremena z uporabo strojnega učenjaVovk, Timi (Avtor) Podgorelec, Vili (Mentor) nadzorovano strojno učenjeGRUElastic Nettemperatura zrakasončno sevanjeStrojno učenje se vse bolj uporablja za napoved prihodnjih stanj. V diplomskem delu je preizkušenih več modelov strojnega učenja za napoved vremenskih parametrov s ciljem izdelave čim boljšega. Modeli v enem mahu napovedujejo terminsko zračno temperaturo ali globalno sevanje za prvo, dvanajsto in štiriindvajseto uro. Ustvarjenih je več modelov z različno arhitekturo. Ti so naučeni iz obdelanih in urejenih podatkov pridobljenih iz javno dostopnega arhiva vremena ARSO. V ospredju algoritmov nadzorovanega stojnega učenja sta Elastic Net in GRU. Arhitektura za izdelavo GRU modelov je zgrajena na podlagi predlaganih modelov drugih avtorjev. Najbolje se je izkazal model GRU (60, 30, 10).[T. Vovk]20212021-08-30 14:08:00Diplomsko delo/naloga80113UDK: 004.85.:519.216(043.2)COBISS_ID: 83605763sl