A gépi tanulás felhasználási lehetőségei a klímaváltozás elleni küzdelemben
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Thesis |
| Kulcsszavak: | előrejelzés gépi tanulás klímaváltozás mesterséges intelligencia neurális hálózatok |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/41064 |
MARC
| LEADER | 00000nta a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | dolg41064 | ||
| 005 | 20221003084808.0 | ||
| 008 | 221003suuuu hu om 000 hun d | ||
| 040 | |a BGE Dolgozattár Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hu | ||
| 100 | 1 | |a Simon Bernadett | |
| 245 | 1 | 2 | |a A gépi tanulás felhasználási lehetőségei a klímaváltozás elleni küzdelemben |c Simon Bernadett |h [elektronikus dokumentum] |
| 520 | 3 | |a A dolgozat elején nagy vonalakban megismerkedünk a mesterséges intelligencia alapjaival, felhasználásával és néhány potenciális negatív hatásával. A következő fejezet az egyik részhalmazára, a gépi tanulásra tér ki részletesebben. A klímaváltozásról szóló rövid összefoglaló rész felvezetőként szolgál az utána következő fejezetnek, ahol a gépi tanulás felhasználását vizsgáljuk a klímaváltozás elleni küzdelem tekintetében, majd annak pozitív és negatív hatásai is elemzésre kerülnek. Később az LSTM neurális hálózat és a SARIMA módszerekkel predikciót készítek Magyarország következő 3 évének átlaghőmérsékletére. A modellek értékelésre, majd összehasonlításra kerülnek teljesítményük szerint. A dolgozat végén fejlesztési javaslatok találhatóak a modellek további optimalizációjára. | |
| 695 | |a előrejelzés | ||
| 695 | |a gépi tanulás | ||
| 695 | |a klímaváltozás | ||
| 695 | |a mesterséges intelligencia | ||
| 695 | |a neurális hálózatok | ||
| 700 | 1 | |a Kaderják Gyula |e ths | |
| 700 | 1 | |a Tóth Bence László |e ths | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/41064/1/Szakdolgozat.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/41064/2/BA_O_Simon_Bernadett.pdf |z Dokumentum-elérés |