Ispitivanje učinkovitosti automatizacije grafičke pripreme primjenom strojnog učenja

Okanović, Alen (2013) Ispitivanje učinkovitosti automatizacije grafičke pripreme primjenom strojnog učenja. Diploma work - Pre-Bologna programme. Grafički fakutet. [Mentor: Banić, Dubravko].

PDF D1076_Okanovic_Alen.pdf Restricted to Registered users only Download (791kB)

Abstract

Strojno učenje je znanstvena disciplina koja se bavi razvojem algoritama koji računalu omogućuju da na temelju empirijskih podataka iz senzora ili baze podataka razvije autonomno ponašanje. Rad istražuje mogućnosti automatizacije grafičke pripreme primjenom tehnika strojnog učenja kojima bi se ljudski rad i donošenje odluka prepustilo umjetnoj inteligenciji. Rad adresira problem kategorizacije velikih količina dokumenata čija je obrada ljudkim radom zbog velikog opsega vrlo nepraktična, vremenski zahtjevna i podležna greškama. Radom se ispituju i uspoređuju različiti pristupi kojima bi se smanjila potreba za ljudskim radom, a kategoriziranje prepustilo računalu s namjerom ubrzanja proizvodnje i smanjenjem troškova pripreme. Uvodni dio sadrži informativni pregled strojnog učenja, zanimljive dosege istraživanja iz tog znanstvenog područja i razmatraju se razni pristupi rješavanju problema istraživanja. U središnjem dijelu ispituje se funkcionalnost, pouzdanost i opravdanost automatizacije strojnim učenjem te će se ovisno o rezultatima ispitivanja detaljno razložiti prednosti i nedostaci rješenja. Pretpostavlja se da je priprema dokumenata ovakvom vrstom automatizacije najmanje jednako kvalitetna, ali višesturko brža od pripreme korištenjem ljudskog rada.

Item Type:	Diploma work - Pre-Bologna programme
Mentor name:	Banić, Dubravko
Defence date:	31 October 2013
Abstract in english:	Machine learning deals with the development of algorithms that allows a computer to develop autonomous behavior based on empirical data from sensors or databases. This paper explores the possibilities of the prepress automation with application of machine learning techniques in which decision-making would be left to artificial intelligence. Paper addresses the problem of categorizing large amounts of documents whose processing by workers is highly impractical due to its large scale. Besides that, it is time-consuming and it could be subject of human errors. This paper examines and compares different approaches that reduce the need for human labor and categorizing is left to computer program with the intention of speeding up production and reducing the cost of prepress. The introductory section contains an informative overview of machine learning, interesting achievements in this scientific field and it discusses various approaches to machine learning automation. Main section examines reliability and reasons for machine learning automation and, dependent on the research results, it lays down the advantages and disadvantages of such solutions. It is assumed that the preparation of documents with this kind of automation is at least as good, but many times faster than preparations using human labor.
Uncontrolled Keywords:	grafička priprema, automatizacija, kategorizacija dokumenata
Keywords in english:	prepress, automatization, document classification
Subjects:	TECHNICAL SCIENCES > Graphic Technology
Institution:	Grafički fakutet
City:	Zagreb
Number of Pages:	46
Callnumber:	ban 2013 oka
Inventory number:	D1076
Depositing User:	Dora Budić
Status:	Unpublished
Date Deposited:	17 Apr 2014 13:19
Last Modified:	17 Apr 2014 13:19
URI:	http://eprints.grf.unizg.hr/id/eprint/1653

Actions (login required)

View Item