Številke

Tabela zajema ključne besede vseh zaključnih del, pri katerih oseba sodeluje kot mentor. Ključne besede so urejene po številu ponovitev, največkrat ponovljene na vrhu. Iz ključnih besed z zgornjega dela tabele je mogoče sklepati na tematike, s katerimi se je oz. se mentor ukvarja.

Oseba: Simon Dobrišek

Vseh ključnih besed je 132, ki se skupaj pojavijo 142 krat.
8 ključnih besed (6.06 % vseh) se pojavi večkrat, skupaj 18 krat (12.68 % vseh pojavitev).

PonovitevKljučne besede
Št.%
4x22.22%razpoznavanje govora
2x11.11%strojni vid, strojno učenje, globoko učenje, slovenski jezik, Python, nevronska omrežja, biometrija
1xgonilnik, oddaljeni dostop, ETS5, pametni dom, avtomatizacija, Kaldi, prikriti Markovovi modeli, TDOA, lokalizacija na osnovi zvoka, etalonski merilnik pogreška, KNX, močnostni vir, CSS, programska orodja, nadzor, aplikacije, platforma, Raspberry Pi, MIT App Inventor, računalniško omrežje, sistemi SIEM, govorni vmesnik, HTML, JavaScript, Flask, podatkovne baze, razvoj aplikacije, pametna hiša, avtomatsko vodenje, pošiljanje elektronske pošte, Zajemanje globinskih slik, Google, EOL, linija, justiranje – naravnavanje, triangulacija, strukturirana osvetlitev, tesnilna masa, swirl, kontrola kakovosti, LSTM, verjetnostni grafični modeli, povratne nevronske mreže, optimizacija, LPCXpresso 1769, informacijski pooblaščenec, varnost podatkov, presoja vplivov na zasebnost, mehka (neizrazita) logika, avtonomna jadrnica, PlanetCNC, osebni podatek, občutljiv osebni podatek, C#, Emgu CV, prototip, sintetizator, tvorjenje govora, govorna zbirka, Google Speech API, RSDO, cross-lingual transfer learning, language models, urejanje slik, generativna nasprotniška omrežja, spektrogram, kromagram, natural language understanding, intent classification, LLM, email classification, cross-lingual embeddings, parallel corpora, slot filling, multilingual text classification, obdelava zvočnih signalov, metoda podpornih vektorjev, WER, Levenshtein, OpenAI Whisper, Microsoft Azure Speech, slovenščina, Google Cloud Speech-toText, Artur 1.0, primerjalna analiza, razpoznavanje akordov, konvolucijska nevronska omrežja, večji obseg podatkov., binarna klasifikacija, EEG, pristopi bogatenja podatkov, razpoznavanje besednih ukazov, prekomerno prileganje, kratkočasovne značilke, nevronsko omrežje, zbirka, razpoznavanje sumljivih zvokov, napovedovanje, PyTorch, dinamično ukrivljanje časovne osi, metoda k-najbližjih sosedov, Slovenski jezik., izobraževanje, Wave-U-Net, SEGAN, podporni vektorji., Izboljševalniki govora, model nevronskega omrežja, pred obdelava slik, avtomobilska industrija, STM Discovery, LBP, Haar, Varnosti sistem, zaznavanje obrazov, RTOS, TJA1051, Maven, mehanizem pravil, Java, Drools, avtomat stanj, vodenje železniškega prometa, interaktivna tabla