Uporabna informatika

Iz Islovarja

2025-06-18T07:27:41+02:00

Islovar je spletni terminološki slovar informatike, ki ga že več kot 20 let ureja jezikovna sekcija Slovenskega društva INFORMATIKA. Slovar je javno dostopen za vpoglede in vnašanje novih izrazov na naslovu http://www.islovar.org.

Uporaba metod strojnega učenja za klasifikacijo nalog po prioritetah v IT projektih

2024-09-12T13:49:38+02:00

Določanje prioritet in razvrščanje nalog še vedno predstavlja izziv pri učinkovitem vodenju projektov. Obstaja veliko klasičnih pristopov za določanje prioritet. Vendar so te tehnike delovno intenzivne, subjektivne in neprilagodljive. V prispevku obravnavamo pristope za samodejno določanje prioritet nalog v IT projektih, ki temeljijo na strojnem učenju. Raziskujemo, kako lahko z uporabo metod strojnega učenja pomagamo projektnim vodjem pri učinkovitejšem razvrščanju nalog v IT projektih. V ta namen smo na množici več kot 1000000 zapisov projektnih nalog razvili klasifikacijski model za samodejno določanje prioritet. Problem, ki smo ga obravnavali, je večrazredni, pri tem je večina primerov, označenih z najvišjo prioriteto, kar predstavlja izziv pri modeliranju kot tudi pri učinkovitosti upravljanja IT projektov. Preskusili smo različne algoritme ter različne pristope, s ciljem izboljšanja rezultatov klasifikacije. Pokazali smo, da je naloge smiselno razvrstiti v manjše skupine prioritet, kar prispeva k večji natančnosti klasifikacijskega modela in preglednosti prioritet nalog, slednje pa lahko olajša upravljanje IT projektov.

Umetna inteligenca in management dualnosti v podjetjih za razvoj programske opreme

2025-01-31T11:35:24+01:00

Umetna inteligenca (UI) je danes postala vseprisotna na področju razvoja informacijskih rešitev in njihovega upravljanja, vključno z zelo pomembnim delom managementa dualnosti. Vendar ta tema še vedno ostaja slabo raziskana in sporna, zlasti za vodilne kadre podjetij za razvoj programske opreme. Učinkovito upravljanje dualnosti je zelo pomembno za uspeh vsakega podjetja in umetna inteligenca lahko nanj pomembno vpliva. Zato je bil prvi začetni cilj raziskave preučiti različne vidike uporabe umetne inteligence v managementu dualnosti v podjetjih s področja razvoja informacijskih rešitev za sistemizacijo obstoječega znanja o temi. Ti vidiki vključujejo možnosti uporabe, njene prednosti in slabosti ter analizo obstoječih rešitev in študije primerov. Drugi manj pomemben začetni cilj je bil pripraviti priporočila za implementacijo in uporabo umetne inteligence na področju. Študija je kvalitativne narave in je sestavljena iz dveh zaporednih delov: teoretičnega in praktičnega. Prvi je izveden s pregledom literature. Drugi temelji na prvem in predstavlja raziskavo na strokovnem področju v obliki strukturiranega intervjuja. Rezultati kažejo na koristi ter pomen in nujnost implementacije podpore UI za upravljanje dualnosti za uspeh podjetij za razvoj programske opreme. Hkrati pa identificirajo nekatere morebitne pomanjkljivosti in težave pri sprejemanju tehnologije. Poleg tega ugotavljajo morebitna neskladja med teoretičnimi raziskavami in realnostjo poslovnega področja. Na njihovi podlagi so pripravljene in zapisane najpomembnejša priporočila za proces. Rezultati so koristni za ljudi, zaposlene na področju, tako na vodilnih kot strokovnih vlogah. Ugotovljene nedoslednosti pa zahtevajo dodatno preiskavo. Rezultate dela lahko služijo kot dobro izhodišče za nadaljevalne raziskave na temo.

Pristopi k denormalizaciji besedil: pregled področja

2025-04-22T15:55:31+02:00

Sodobni sistemi za samodejno razpoznavo govora učinkovito pretvorijo govorjeni jezik v pisno obliko, vendar pogosto ustvarijo zgolj surov prepis brez ustrezno oblikovanih števil, datumov in časovnih izrazov, kar zmanjšuje njegovo berljivost in uporabnost. Denormalizacija je postopek, ki odpravlja te pomanjkljivosti tako, da preoblikuje prepis v standardizirano pisno obliko. Članek podaja sistematičen pregled in analizo glavnih pristopov k denormalizaciji, ki jih je mogoče razvrstiti v tri skupine: pristopi, ki temeljijo na pravilih, nevronski pristopi ter hibridni pristopi. Pristopi, ki temeljijo na pravilih, tipično izhajajo iz končnih avtomatov, nevronski pristopi uporabljajo nevronske mreže, hibridni pristopi pa združujejo elemente obeh pristopov. Pristopi, ki temeljijo na pravilih, dosežejo visoko natančnost, a ne upoštevajo konteksta besedila. Nasprotno nevronski pristopi upoštevajo kontekst besedila, vendar pa zahtevajo obsežne količine podatkov za učenje. Hibridni pristopi predstavljajo kompromisno rešitev, ki združuje prednosti obeh pristopov. Delo prispeva k razumevanju izzivov ter izboljšanju učinkovitosti denormalizacijskih sistemov.

Tehnični vidik izboljšave prostorske identite Slovenije v letalskih simulatorjih

2024-10-22T16:44:07+02:00

Virtualna različica letanja je popularna alternativna osvajanju neba, uporabljajo jo od amaterskih navdušencev za zabavo do profesionalcev in pilotov za usposabljanje ter izboljšavo njihovih sposobnosti. Za boljšo izkušnjo in učinkovito usposabljanje je zelo pomembna pokrajina, v kateri uporabnik znotraj simulatorja leti, žal pa je podoba Slovenije v simulatorjih klavrna in pomanjkljiva. Zato se je podjetje AformX, ki med drugim tudi usposablja bodoči letalski kader, skupaj z dvema članicama Univerze v Ljubljani podalo v projekt Prostorska identitete Slovenije v letalskih simulatorjih. Cilj je bil izdelava pokrajinskega dodatka za letalske simulatorje, ki dobro predstavlja Spodnjesavinjsko dolino ter Celjsko kotlino in tako omogoča potopitveno izkušnjo letenja v tej pokrajini znotraj simulatorja. Za dosego zadanega cilja smo v ekipi z raznolikimi predznanji pod mentorstvom profesorjev raziskali značilnosti te pokrajine in specifikacije delovanja simulatorja. S pomočjo odprtokodnih podatkov in programov, katere je bilo za naše potrebe potrebno predelati, smo nato razvili virtualno okolje za letalski simulator Xplane, ki izboljša uporabniško izkušnjo in učinkovitost usposabljanja.