|
52. Napovedovanje borznega indeksa S&P 500 z rekurenčnimi nevronskimi mrežamiALJAŽ FERKO, 2023, diplomsko delo Ključne besede: strojno učenje, časovne vrste, indeks S&P 500, SPX, XGBoost, mreža LSTM, mreža GRU, rekurenčne nevronske mreže, sekvenčni podatki, dekompozicija časovne vrste Celotno besedilo (datoteka, 10,65 MB) |
|
|
55. Nenadzorovana detekcija anomalij v časovnih vrstahLuka Salvatore Pecoraro, 2023, diplomsko delo Ključne besede: detekcija anomalij, nenadzorovano učenje, časovne vrste, matrix profile, isolation forest, LOF, samokodirnik Celotno besedilo (datoteka, 3,33 MB) |
|
|
|
59. Detekcija anomalij v meritvah onesnaževal zrakaLuka Volk, 2024, diplomsko delo/naloga Ključne besede: detekcija anomalij, onesnaženost zraka, strojno učenje, XGBoost, LSTM samokodirnik, matrični profil, časovne vrste Celotno besedilo (datoteka, 1,32 MB) |