| Title: | Strojno učenje za inženirje : koncepti, primeri in uporaba v okolju MATLAB |
|---|
| Authors: | ID Gotlih, Janez (Author)
ID Brezočnik, Miran (Author)
ID Ficko, Mirko (Reviewer)
ID Klančnik, Simon (Reviewer)
ID Bajić, Marina (Technical editor)
ID Perša, Jan (Technical editor) |
|---|
| Files: |  https://press.um.si/index.php/ump/catalog/book/1075
 RAZ_Gotlih_Janez_2025.pdf (6,25 MB)
MD5: 8148E50DC49D3129D544816AF5F7A819
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Higher education textbook |
|---|
| Typology: | 2.05 - Other Educational Material |
|---|
| Organization: | FS - Faculty of Mechanical Engineering
UZUM - University of Maribor Press
|
|---|
| Abstract: | Skripta obravnavajo strojno učenje z vidika uporabe v inženirstvu, pri čemer temeljne koncepte povezujejo s praktičnimi primeri v okolju MATLAB. Predstavljeni so štirje temeljni pristopi strojnega učenja: nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje, učenje z okrepitvijo in prenosno učenje. Za vsak pristop so podani temeljni koncepti, konkretni primeri uporabe ter naloge za samostojno delo. Poseben poudarek je na uporabi orodij, kot so Regression Learner, Classification Learner, Deep Network Designer in Reinforcement Learning Designer, s pomočjo katerih študenti razvijajo modele na podatkih, ki izvirajo iz realnih inženirskih primerov. Med njimi so obraba orodja, vibracije strojev, balansiranje sistemov in prepoznavanje predmetov. Skripta vključujejo tudi eksperimentalne podatkovne množice in praktične napotke za učenje, validacijo in izboljšavo modelov. Namenjena so študentom tehniških smeri ter vsem, ki želijo usvojiti uporabo metod strojnega učenja za reševanje konkretnih inženirskih problemov. |
|---|
| Keywords: | strojno učenje, nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje, učenje z okrepitvijo, prenosno učenje, MATLAB, inženirske aplikacije |
|---|
| Publication status: | Published |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | Univerza v Mariboru, Univerzitetna založba |
|---|
| Year of publishing: | 2025 |
|---|
| Year of performance: | 2025 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-95916  |
|---|
| ISBN: | 978-961-299-078-7 |
|---|
| UDC: | 004.42:51 |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 256145411 |
|---|
| DOI: | 10.18690/um.fs.10.2025 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 10.11.2025 |
|---|
| Views: | 165 |
|---|
| Downloads: | 24 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | Misc.
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
