1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
|
# NeuroStellar - Igrannonica
Igrannonica je ASP.NET Core veb aplikacija za manipulaciju vetakim neuronskim mreama. Koristei aplikaciju, poetnicima iz oblasti vetakih neuronskih mrea se omoguava razumevanje samog koncepta preprocesiranja, treniranja i testiranja neuronskih mrea. S druge strane, ekspertima se prua manipulacija setovima podataka uz upotrebu brojnih parametara i mogunost istovremenog nadgledanja toka procesa.
## Opis projekta
###Izvršavanje eksperimenata
Izvravanje eksperimenata je omogueno prijavljenim korisnicima i sastoji se iz sledeih koraka:
####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
Nakon izvrenog izbora seta podataka, korisniku se tabelarno prikazuju učitani podaci.
####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
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)
*Broj neurona skrivenih slojeva(bira se za svaki sloj pojedinano, celobrojna vrednost)
*Optimizacija(mogue vrednosti: Adam, Adadelta, Adagrad, Ftrl, Nadam, SDG, SDGMomentum, RMSProp)
*Funkcija obrade gubitka(vrednosti variraju u zavisnosti od tipa problema)
*Funkcije aktivacije skrivenih slojeva(vrednosti zavise o tipa problema i definiu se za svaki sloj pojedinano)
*Funkcija aktivacije izlaznog sloja(izbor zavisi od tipa problema)
*Izbor metrika(ponueni izbor zavisi od tipa problema)
####Treniranje modela
Nakon izbora svih parametara, prua se mogunost treniranja modela.
####Pregled rezultata treniranja
Uzevi u obzir prethodno izabrane metrike, korisniku se prikazuju rezultati treniranja.
####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.
## Pokretanje aplikacije
### Neophodne komponente
* .NET 6.0
* NodeJS
* MongoDB
* Python
### Instalacija
* Za instalaciju zahtevanih datoteka potrebnih da bi se pokrenuo angular web sajt:
```
npm install -g @angular/cli
cd .\frontend\
npm install
```
* Za instalaciju .NET:
Visual Studio Installer > (Izaberite vasu verziju Visual Studio editora) > Modify > ASP.NET and web development > Modify
### Pokretanje programa
* Frontend
```
ng serve
```
- za pokretanje na drugom portu:
```
ng serve --port=80
```
* Backend
```
api.sln - start without debugging
```
## Autori
Danijel Anđelković
Ognjen Ćirković
Sonja Galović
Tamara Jerinić
Ivan Ljubisavljević
Nevena Bojović
|
