Št. zadetkov: 7
Diplomsko delo
Oznake:
ocenjevanje truda;agilni razvoj;mobilna aplikacija;Planning poker;diplomske naloge;
Ocenjevanje truda pri razvoju programske opreme je proces, ki lahko zelo pomaga pri planiranju projekta. V diplomskem delu predstavimo proces ocenjevanja truda, elemente procesa ter aktivnosti, katere se izvajajo. Osredotočamo se na ocenjevanje truda pri agilnem razvoju informacijskih sistemov ter k ...
Leto:
2019
Vir:
Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Magistrsko delo
Oznake:
prenos stila;konvolucijske nevronske mreže;prenosno učenje;umetna inteligenca;umetnost;razpoznavanje slik;magistrske naloge;
Hitro razvijajoče področje umetne inteligence se v zadnjih letih integrira v različna področja in tako postaja neizogiben del številnih človeških dejavnosti. Umetna inteligenca je pokazala, da se lahko integrira tudi v področje umetnosti in ustvarja nova umetniška dela a podlagi kopiranja stilov gra ...
Leto:
2021
Vir:
Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Oznake:
klasifikacija;strojno učenje;pravičnost;fairness;classification;boosting;machine learning;
This paper deals with the group fairness issue that arises when classifying data, which contains socially induced biases for age and ethnicity. To tackle the unfair focus on certain age and ethnicity groups, we propose an adaptive boosting method that balances the fair treatment of all groups. The p ...
Leto:
2022
Vir:
Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Izvirni znanstveni članek
Oznake:
pravičnost;strojno učenje;klasifikacija;fairness;boosting;machine learning;classification;
Machine learning algorithms make decisions in various fields, thus influencing people’s lives. However, despite their good quality, they can be unfair to certain demographic groups, perpetuating socially induced biases. Therefore, this paper deals with a common unfairness problem, unequal quality of ...
Leto:
2024
Vir:
Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Izvirni znanstveni članek
Oznake:
pravičnost;strojno učenje;nadzorovano učenje;fairness;boosting;machine learning;supervised learning;
The vast majority of machine learning research focuses on improving the correctness of the outcomes (i.e., accuracy, error-rate, and other metrics). However, the negative impact of machine learning outcomes can be substantial if the consequences marginalize certain groups of data, especially if cert ...
Leto:
2023
Vir:
Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Izvirni znanstveni članek
Oznake:
pravičnost;strojno učenje;nadzorovano učenje;nevronske mreže;fairness;search-basimage classification;machine learning;supervised learnign;neural networks;
Machine learning (ML) has demonstrated remarkable ability to uncover hidden patterns in data. However, the presence of biases and discrimination originating from the data itself and, consequently, emerging in the ML outcomes, remains a pressing concern. With the exponential growth of unstructured da ...
Leto:
2025
Vir:
Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Magistrsko delo
Oznake:
klasifikacijska in regresijska drevesa;poštenost v strojnem učenju;CART;FairCART;magistrske naloge;
Poštenost klasifikacijskih odločitvenih dreves je na področju strojnega učenja postala kritično vprašanje. Klasifikacijska in regresijska drevesa (CART) so znana po svoji preprostosti in učinkovitosti pri obravnavanju klasifikacijskih in regresijskih nalog. Vendar lahko ti modeli nehote ohranijo ali ...
Leto:
2024
Vir:
Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)