Search results for "klasificēšana"
showing 6 items of 6 documents
YOLO pieeja cilvēku kustību klasificēšanai
2021
Cilvēku aktivitātes klasificēšana ar viedierīču palīdzību ir noderīga gan medicīnas pielietojumiem, gan sporta pielietojumiem, un citiem. Piemēram, pateicoties tai ir iespējams atpazīt lietotāja kritienu un savlaicīgi izsaukt palīdzību. Šajā darbā ir apskatīts kā tiek veikta cilvēku kustību atpazīšana un sportisko aktivitāšu atkārtojumu skaitīšana ar viedtālruņiem. Darba praktiskajā daļā ir ievākti kustību dati no vairākiem cilvēkiem veicot pietupienus. Šie dati izmantoti, lai izveidotu dziļo neironu tīklu modeli, kurš spēj atpazīt pietupienus, kā arī saskaitīt to atkārtojumu skaitu. Darbā tiek piedāvāts izmantot konvolūciju līmeņus un idejas no YOLO dziļo neironu tīkla, kuru izmanto objekt…
iOS lietotnes “Superday” gudro minējumu uzlabošana
2018
Šajā darbā tiek izpētīti vairāki klasifikācijas modeļi, ko varētu potenciāli ieviest lietotnē “Superday”, kura ir automātiska laika uzskaites lietotne - tā mēģina uzminēt, kā lietotājs ir pavadījis savu dienu - cik daudz laika veltīts darbam, atpūtai, ģimenei, sportam u.c. Mašīnmācīšanās modeļi tiks izmantoti, lai mēģinātu uzminēt lietotāja aktivitāti un šie minējumi tiks balstīti uz atrašanās vietas un kustību datiem, ko piedāvā iOS. Lai nonāktu pie gala rezultāta darbs tiek sākts ar datu ievākšanu, kam seko neliela ievākto datu analīze, lai labāk saprastu, kāds klasifikācijas modelis būtu vispiemērotākais. Pēc tam tiek izpētīti un analizēti vairāki mašīnmācīšanās modeļi, ko piedāvā scikit…
Zīmētu attēlu klasificēšana ar neironu tīkliem
2021
Šī darba mērķis ir iepazīties un izvērtēt esošos zīmētu attēlu klasificēšanas rīkus uz sakropļotiem attēliem, kas ir raksturīgi pikseļgrafikā. Darba gaitā tika izstrādāta metode pikseļattēlu atpazīšanai, izmantojot skiču datu kopu QuickDraw. Pētījuma ietvaros ir salīdzināta Sketch-a-Net neironu tīkla arhitektūra un tiek izveidoti vairāki patvaļīgi konvolucionālie neironu tīkli skiču atpazīšanai. Pikseļattēla pirmsapstrādes ietvaros tiek piedāvāts depikselizācijas un kontrastējošās krāsu sliekšņa algoritms, lai pielīdzinātu pikseļattēlu skices īpatnībām. Papildus darbā tiek salīdzināta TU Berlin datu kopas efektivitāte ar QuickDraw datu kopu.
Gaistošo marķieru metode gastrointestinālo audzēju diagnostikā
2017
Ievads: Elektroniskais deguns ir neinvazīvais tests, kas spēj tiešsaistē klasificēt slimību grupas caur gaistošu marķieru analīzi izelpas gaisā. Mērķis: Pielietot un izvērtēt e-deguna kuņģa un kolorektālā vēža klasificēšanas modeļus uz vidējā riska populācijas pēc aklās, jeb ārējās validācijas principa. Materiāli: Pētījuma ārējās validācijas grupa sastāvēja no 1529 respondentiem. No šīs grupas 94,9% (n=1452) bija veikts FIT tests, 4,8% (n=74) veikta kolonoskopija, ar trim atklātiem kolorektāla vēža gadījumiem, 63,8% (n=1006) veikta augšējā endoskopija, ar trim atklātiem kuņģa vēža gadījumiem. Ārējās validācijas grupas klasificēšanai tika izmantoti četri DFA modeļi: 2012.-2013. gada kuņģa vē…
Ekvivalence tulkošanā ar automātisko tulkotāju palīdzību: finanšu un biznesa kolokāciju piemērs
2018
Bakalaura darbā tiek veikts pētījums par biznesa un finanšu kolokācijām franču valodā un to tulkojumiem latviešu un angļu valodā, izmantojot automātiskos tulkotājus Google, Bing, Reverso, DeepL, Yandex un SYSTRAN. Darba mērķis ir izvērtēt šo tulkojumu ekvivalences līmeni, salīdzinot tos ar tulkojumiem, kas piedāvāti attiecīgajos paralēlajos tekstos. Darbs sastāv no divām daļām: pirmajā daļā tiek apskatīts kolokācijas un ekvivalences jēdziens, kā arī automātisko tulkotāju metodes. Otrajā daļā apskatāma automātiskajos tulkotājos veikto kolokāciju tulkojumu salīdzinošā un statistiskā analīze. Veiktā analīze rāda, ka lielākā daļa kolokāciju ir iztulkotas ekvivalenti vai ar sinonīmu palīdzību. D…
Sporta sacensību fotogrāfiju klasificēšana, izmantojot dziļos neironu tīklus
2022
Bakalaura darbā “Sporta sacensību fotogrāfiju klasificēšana, izmantojot dziļos neironu tīklus” tiek apskatīti mašīnmācīšanās veidi un visbiežāk izmantotā arhitektūra fotogrāfiju klasificēšanā – konvolucionālais neironu tīkls (CNN) un uz tā bāzēti algoritmi un ietvari. Kā arī darba ietvaros tika izstrādāts mežā notiekoša maratona fotogrāfiju kolekcijas augsta līmeņa klasifikators, kurš spēj noteikt fotogrāfijās attēlotos notikumus, balstoties uz atrasto cilvēku skaitu, seju skaitu un fotogrāfijā attēloto atrašanās vietu. Mūsdienās gandrīz jebkuru fotogrāfiju klasificēšanas uzdevumu veic ar dziļās mācīšanās un dziļo neironu tīklu palīdzību, jo dziļā mācīšanās ļauj datoram iemācīties daudz sar…