https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/817 2026-04-10T12:50:10Z https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/2695 Analiza złożoności zadań programistycznych w metodyce Agile Kula, Kamil Trafna estymacja wysiłku potrzebnego podczas wytwarzania oprogramowania jest niezbędna, ponieważ pomaga organizacjom podążać według założonego planu, skracać czas potrzebny do realizacji obiecanych usług czy też lepszej dyscyplinie kosztowej. W mojej pracy zbadałem oraz przeanalizowałem implementacje szeregu rozwiązań w dziedzinie Data Science w celu odnalezienia najbardziej efektywnego rozwiązania problemu z predykcją złożoności zadań programistycznych w metodyce Agile. Badanie to może utorować drogę organizacjom do korzystania z dostępnych modeli uczenia maszynowego i precyzyjnego dyktowania terminów oraz harmonogramów wielu projektów. Może to pomóc organizacjom uzyskać przewagę nad konkurencją i zadowolenie klientów, ale też wspomóc zespół w trafnym podejmowaniu decyzji podczas spotkań jak np. Planning Poker. 2023-03-23T00:00:00Z https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/2694 Identyfikacja gatunku gry na podstawie opisu, grafiki okładkowej i zdjęć rozgrywki Pilichowski, Michał W ramach niniejszej pracy został opracowany zbiór danych zawierający informację o 83 tysiącach gier. Składa się on z opisów, grafik okładkowych i zdjęć przedstawiających rozgrywkę. Dla danych w postaci tekstowej zostały porównane wyniki uzyskane przez modele korzystające z Universal Sentence Encoder, sieci LSTM oraz BERT-a. Dla danych w postaci graficznej została sprawdzona sieć ResNet50. Następnie zostały zbadane wyniki uzyskiwane przez modele multimodalne, podejmujące decyzję na podstawie kilku cech. Dla każdej z cech został wybrany model osiągający najlepsze wyniki na podstawie jednego typu danych. Zostały sprawdzone modele wykorzystujące dwie cechy we wszystkich możliwych kombinacjach, oraz model wykorzystujący trzy cechy. Zbadano również wpływ zbalansowania zbioru treningowego na osiągane rezultaty. Na końcu pracy dokładność uzyskana dla najlepszego modelu została porównana z danymi zawartymi w literaturze. Na podstawie osiągniętych wyników udało się potwierdzić, że dodanie trzeciej cechy do modelu multimodalnego - zdjęć przedstawiających rozgrywkę, pozwoliło osiągnąć wyższą dokładność. 2023-03-23T00:00:00Z https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/2693 Klasyfikacja gatunków głosów ptaków z wykorzystaniem głębokiego uczenia maszynowego Wrzesiński, Maksymilian Konwolucyjne sieci neuronowe stanowią obecnie jedne z najlepszych rozwiązań do budowy modeli klasyfikujących dźwięk. W niniejszej pracy autor przedstawił proces tworzenia klasyfikatora gatunków ptaków na podstawie wydawanych przez nie odgłosów, a także zarysował historyczne i aktualne zagadnienia związane z tą dziedziną. Trzy zestawy danych zostały opracowane na podstawie nagrań pozyskanych z serwisu Xeno-Canto.org. W celu przeciwdziałania zjawisku szumu etykiet zastosowano klastrowanie, powiększanie danych (data augemntation) i ręczną edycję próbek dźwięku. Model opracowany wynikiem tych prac rozróżnia 15 gatunków ptaków i może być łatwo rozbudowany. 2023-03-23T00:00:00Z https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/2692 Klasyfikacja zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej względem obecności zapalenia płuc Stakhov, Vadym Praca ta poświęcona jest problemowi klasyfikacji zdjęć klatki pierścieniowej względem wystąpienia zapalenia płuc. Do tych celów użyto współczesnego oprogramowania, pozwalającego w łatwy sposób tworzyć skomplikowane sieci neuronowe. Praca zawiera dokładny opis całego procesu przygotowania modelu od pobierania danych do jego testowania, wraz z kodem. Na końcu pracy zostały dodane propozycje dotyczące sposobów wykorzystania tego modelu w praktyce. W części teoretycznej pojawia się opis narzędzia programistycznego, użytego do jej wykonania oraz teoretyczne podstawy działania sieci neuronowych, które pozwalają lepiej zrozumieć przeprowadzone operacje. 2023-03-23T00:00:00Z