Приказ основних података о дисертацији
Unapređenje procena Ocean modela primenom multimodalne detekcije
Improvement ocean model estimates with multimodal trait detection
dc.contributor.advisor | Veinović, Mladen | |
dc.contributor.other | Jovanović, Mlađan | |
dc.contributor.other | Nikolić, Boško | |
dc.creator | Vukojičić, Milić | |
dc.date.accessioned | 2023-12-13T13:38:38Z | |
dc.date.available | 2023-12-13T13:38:38Z | |
dc.date.issued | 2023-11-06 | |
dc.identifier.uri | https://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/21996 | |
dc.description.abstract | Detekcija ljudskih osobina predstavlja jednu od najvažnijih oblasti u psihologiji. Poslednjih godina, posebno sa porastom korišćenja neuronskh mreža ova oblast postaje i jedna od najobrađivanijih oblasti u računarstvu u oblastima veštačke inteligencije. Računarska detekcija ljuskih osobina predstavlja brz i precizan način obrade ljudskih osobina posebno kod primene u modelima poput OCEAN modela. Predviđanje više-modalnih osobina predstavlja jedan od najizazovnijih problema u oblasti računarstva, mašinskog učenja i neuronskih mreža. Osobine ljudi su podložne promenama u različitim vremenskim periodima, situacijama, mestima i u zavisnosti od posmatrača. Ova teza ima za cilj da reši ovaj problem optimizacijom predviđanja više-modalnih osobina pomoću nekoliko modela: model zasnovan na agregacionim funkcijama, model zasnovan na Huberovoj funkciji i SAM model. SAM model koristi algoritam Optimizacije roja čestica (eng. Particle Swarm Optimization). U radu je prikazan problem optimizacije parametara zasnovan na Optimizaciji rojem čestica, koji predstavlja efikasniju metodu kako za linearne tako i za nelinearne modele. Dobijeni rezultati pokazuju da SAM model može unaprediti predviđanja agregacionog modela koji pruža linearnu aproksimaciju osobina, kao i nelinearne modele robustne procene zasnovane na Huberovoj funkciji. Poređenjem predloženih metoda za unapređenje procena OCEAN modela primenom multimodalne detekcije i upoređivanjem sa drugim metodama nađenim u savremenoj literaturi, pokazano je da su dobijeni bolji rezultati, što dovodi do zaključka da je moguće pronaći bolje metode za unapređenje procena OCEAN modela primenom multimodalne detekcije primenom SAM modela. | sr |
dc.language.iso | sr | sr |
dc.publisher | Универзитет Сингидунум, Студије при универзитету | sr |
dc.rights | openAccess | en |
dc.source | Универзитет Сингидунум | en |
dc.subject | Optimizacija rojem čestica, agregacione funkcije, Huberova funkcija, robusna funkcija gubitka, analiza ličnosti, klasifikacija ličnosti | sr |
dc.subject | Optimizacija rojem čestica, agregacione funkcije, Huberova funkcija, robusna funkcija gubitka, analiza ličnosti, klasifikacija ličnosti | sr |
dc.subject.classification | Računarske nauke | sr |
dc.title | Unapređenje procena Ocean modela primenom multimodalne detekcije | sr |
dc.title.alternative | Improvement ocean model estimates with multimodal trait detection | sr |
dc.type | doctoralThesis | en |
dc.rights.license | ARR | sr |
dc.identifier.fulltext | http://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/157848/bitstream_157848.pdf | |
dc.identifier.fulltext | http://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/157847/bitstream_157847.pdf | |
dc.identifier.rcub | https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_21996 |