| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:S strojnim učenjem podprta analiza vzorcev vektorizirane porabe električne energije : magistrsko delo
Avtorji:ID Pintarič, Matic (Avtor)
ID Karakatič, Sašo (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Pintaric_Matic_2022.pdf (2,49 MB)
MD5: 7E0DC4E619706FEB6F5C2ECB566213B2
PID: 20.500.12556/dkum/e0d300df-bebb-4df8-8b26-98640138b145
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu raziskujemo smiselnost pretvorbe električne porabe hišnih naprav v večdimenzionalno vektorsko predstavitev za uporabo pri nadaljnjih raziskavah na področju analiziranja električne energije s tehnikami obdelave naravnega jezika. Slednje storimo s pomočjo postopka vdelave besed, ki ga izvedemo z umetno inteligenčnima tehnikama za obdelavo naravnega jezika Word2Vec in Doc2Vec. V empiričnem delu predlagamo metodo pretvorbe električne porabe v znakovne kategorije, pridobljene vektorje pa nadaljnje analiziramo s pomočjo treh tehnik strojnega učenja. Podrobneje se osredotočimo na iskanje električnih naprav s podobnimi vzorci porabe, določanje tipa električne naprave in napovedovanje porabe električne naprave. Raziskovanje zaključimo z odgovori na zastavljena raziskovalna vprašanja in potrditvijo pripadajočih hipotez ter glavne teze z dejstvom, da vektorizirana poraba električnih naprav zajame specifične vzorce porabe.
Ključne besede:električna energija, vdelava besed, Word2Vec, Doc2Vec, strojno učenje
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[M. Pintarič]
Leto izida:2022
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XV, 107 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-81091 Novo okno
UDK:004.65+004.6.057.6(043.2)
COBISS.SI-ID:98515971 Novo okno
Datum objave v DKUM:24.01.2022
Število ogledov:1115
Število prenosov:128
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:03.01.2022

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Machine learning-supported analysis of vectorized electricity consumption patterns
Opis:In the master's thesis we investigate the feasibility of converting the electrical consumption of household appliances into a multidimensional vector representation for use in further research in the field of electricity analysis with natural language processing techniques. The latter is done with the help of the word embedding process, which is performed with artificially intelligent techniques for processing the natural language Word2Vec and Doc2Vec. In the empirical part, we propose a method of converting electrical consumption into character categories, and the obtained vectors are further analyzed with the help of three machine learning techniques. We focus in more detail on finding electrical devices with similar consumption patterns, determining the type of electrical device, and forecasting the consumption of an electrical device. We conclude the research with answers to the research questions and confirmation of the associated hypotheses and the main thesis with the fact that the vectorized consumption of electrical devices captures specific consumption patterns.
Ključne besede:electricity, word embedding, Word2Vec, Doc2Vec, machine learning


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici