Ocenjevanje esejev s strojnim učenjemPERNUŠ, TJAŠA (Avtor) Kononenko, Igor (Mentor) ocenjevanje esejevstrojno učenjegloboke nevronske mreženevronska mrežaFriedman-Nemenyi testDiplomska naloga se dotika področja strojnega učenja, bolj podrobno pa še področja globokih nevronskih mrež. Cilj naše diplomske naloge je bila primerjava različnih pristopov strojnega učenja pri avtomatskem napovedovanju ocen esejev ter oceniti uspešnost globokih nevronskih mrež v primerjavi z ostalimi modeli. Pri gradnji globokih nevronskih mrež je bila izvedena tudi gradnja globoke nevronske mreže z osnovnimi eseji, ki so razbiti na n-terke, vsaka n-terka pa je predstavljala posamezni atribut. Za primerjavo je bilo uporabljeno okolje R, kjer je bilo izvedeno testiranje in primerjava modelov. Izdelanih je bilo več različnih modelov istega tipa, nato pa za posamezni tip izbran najbolj uspešen, ki je bil nato uporabljen v končni primerjavi različnih tipov modelov.20162017-03-24 15:01:09Diplomsko delo91210VisID: 17721sl