V okviru strojnega učenja relacije med razpoložljivimi podatki in učinkovitostjo (kaj se je možno naučiti) niso dobro razumljene. Ključni vprašanji pri tem sta koliko podatkov uporabiti za učenje in kdaj z učenjem prenehati. V članku predstavljamo pristop za zgodnjo ocenitev izluščenega znanja (klasifikacijskega modela) glede na njegovo učinkovitost (natančnost). Na prej omenjeni ključni vprašanji odgovorimo s pomočjo detekcije konvergenčne točke, t.j. kjer se učinkovitost klasifikacijskega modela ne povečuje kljub povečanju količine podatkov v učni množici. Kot kriterij za končanje učenja smo razvili množico enačb, s pomočjo katerih spremljamo ključne elemente učne krivulje. S pomočjo rezultatov eksperimenta pokažemo primernost rešitve: kriteriji za ustavitev učenja so imuni na lokalno varianco in zaznajo konvergenco, kjer se le-ta dejansko pojavi.
COBISS.SI-ID: 16212246
Dvostranski protokoli za izmenjavo ključev z uporabo operacij parjenja so aktualno raziskovalno področje v kriptografiji. V preteklosti je bilo predstavljenih veliko protokolov, od katerih je večina vsebovala varnostne pomanjkljivosti, ki so rezultirale v napadih ali nezmožnosti izpolnjevanja uveljavljenih varnostnih kriterijev. V članku predstavljamo učinkovit protokol za izmenjavo ključev na temelju identitet z uporabo operacij parjenja. Protokol uporablja shemo za elektronsko podpisovanje in izpolnjuje vse uveljavljene varnostne kriterije. Prav tako smo predstavljen protokolov primerjali s konkurenčnimi protokoli glede na kriterije učinkovitosti in varnosti. Kriterije za učinkovitost so definirani v članku, medtem ko je varnostni kriterij definiran kot izpolnjevanje uveljavljenih varnostnih kriterijev iz literature.
COBISS.SI-ID: 14779926
Programerska podjetja zmeraj iščejo pristope, ki pomagajo izboljšati kakovost in produktivnost razvitih programskih izdelkov. Kakovostno programsko opremo je enostavno vzdrževati in znižuje stroške razvoja. Uporaba programskih tovarn je eden izmed pristopov, ki zagotavlja tovrstne prednosti. V članku smo raziskali prednosti, ki jih uporaba programskih tovarn prinaša glede kakovosti in produktivnosti ter jih ovrednotili z eksperimentom, ki je vključeval dva pristopa – tradicionalnega in programske tovarne. Za namen eksperimenta smo uporabili pristop GQM (Goal – Question – Metric). Udeležence smo razdelili v 32 skupin, ki so razvijale 16 projektov z uporabo obeh pristopov. Rezultati eksperimenta, ki smo jih ovrednotili in predstavili z vidika kakovosti in produktivnosti, so pokazali bistveno prednost pristopa programskih tovarn.
COBISS.SI-ID: 16112662
Za dosego največjega učinka terapije je ključna zgodnja in točna diagnoza Alzheimerjeve bolezni. V članku predstavljamo novo metodo analize signalov EEG s strojnim učenjem za diagnosticiranje Alzheimerjeve bolezni. Pokažemo, kako izluščiti posamezne atribute iz posnetkov EEG za uporabo v algoritmu strojnega učenja, ki zgradi klasifikacijski model za diagnosticiranje Alzheimerjeve bolezni. Dobljeni rezultati so zelo obetajoči.
COBISS.SI-ID: 16417302
V prispevku je predstavljena študija masovnega vzporednega izvajanja programov na splošno-namenskih računalnikih za izvajanje umetnih nevronskih mrež (UNM). Grafične procesorske enote (GPE), ki jih srečamo na običajnih grafičnih karticah, lahko v izvajanju določenih nalog bistveno prekašajo namenske procesorje samega računalnika, tako po računski moči kot po pasovni prepustnosti dostopa do pomnilnika. Grafični procesor je sestavljen iz velikega števila procesorskih jeder, ki lahko sočasno izvajajo veliko število opravil. Izvajanje umetnih nevronskih mrež je v svoji osnovi problem, ki se izvaja vzporedno. Zato lahko vzporedne računalniške arhitekture kot so GPE pripeljejo do bistvenega izboljšanja hitrosti v izvajanju. Do nedavnega so lahko programerji UNM izkoriščali veliko procesno moč grafičnih procesorjev samo s posebej prirejenimi grafičnimi aplikacijami. Nove GPE arhitekture pa omogočajo bolj splošen pristop, ki ni več vezan na grafične funkcionalnosti GPE. Ena od splošno namenskih vzporednim računskih ogrodij je CUDA (Compute Unified Device Architecture). V prispevku so prikazani in analizirani različni vidiki implementacije in izvajanja UNM s tem ogrodjem.
COBISS.SI-ID: 16236054