diff options
| author | Tamara Jerinic <tamara.jerinic@gmail.com> | 2022-04-10 21:56:49 +0000 |
|---|---|---|
| committer | Tamara Jerinic <tamara.jerinic@gmail.com> | 2022-04-10 21:56:49 +0000 |
| commit | 0c9bc9b854a085fa021bba87faf79d67d4e95f37 (patch) | |
| tree | 05732d500754b4d5d9d70c92a585c2325d973ed9 | |
| parent | 61bfa858fc829b8a0ce5a68c681689d9f4e1d521 (diff) | |
Update README.md
| -rw-r--r-- | README.md | 16 |
1 files changed, 8 insertions, 8 deletions
@@ -4,19 +4,19 @@ Igrannonica je ASP.NET Core veb aplikacija za manipulaciju vetakim neuronskim mr ## Opis projekta -###Izvršavanje eksperimenata +##Izvršavanje eksperimenata Izvravanje eksperimenata je omogueno prijavljenim korisnicima i sastoji se iz sledeih koraka: -####Izbor seta podataka +##Izbor seta podataka U navedenom koraku vri se izbor seta podataka iz postojeih setova ili po potrebi korisnik može učitati željeni set podataka. -####Pikaz izabranog seta podataka +##Pikaz izabranog seta podataka Nakon izvrenog izbora seta podataka, korisniku se tabelarno prikazuju učitani podaci. -####Preprocesiranje +##Preprocesiranje Preprocesiranje se sastoji iz koraka koji korisniku omoguavaju: izbor ulaznih kolona i izlazne kolone, uklanjanje greki, uklanjanje nedostajuih vrednosti, izbor tipa enkodiranja. Cilj navedenog koraka je uveanje kvaliteta samog seta podataka. -####Izbor parametara treniranja +##Izbor parametara treniranja Korisniku se prua izbor parametara za treniranje mree. Ponueni parametri treniranja su: *Tip problema(vrednosti mogu biti:regresioni, binarno-klasifikacioni, multi-klasifikacioni) *Broj skrivenih slojeva(celobrojna vrednost) @@ -27,13 +27,13 @@ Korisniku se prua izbor parametara za treniranje mree. Ponueni parametri trenira *Funkcija aktivacije izlaznog sloja(izbor zavisi od tipa problema) *Izbor metrika(ponueni izbor zavisi od tipa problema) -####Treniranje modela +##Treniranje modela Nakon izbora svih parametara, prua se mogunost treniranja modela. -####Pregled rezultata treniranja +##Pregled rezultata treniranja Uzevi u obzir prethodno izabrane metrike, korisniku se prikazuju rezultati treniranja. -####Predvianja na osnovu postojeih treniranih modela +##Predvianja na osnovu postojeih treniranih modela Nakon treniranja modela, obavlja se njegovo uvanje u H5 formatu. Samim tim, omoguena je ponovna upotreba sauvanog modela i vri se predikcija za novi set podataka. |