PRIMENA TEHNOLOGIJA RAČUNARSTVA VISOKIH PERFORMANSI U ISTRAŽIVANJU BEZBEDNOSTI SAOBRAĆAJA
Ključne reči:
Saobraćajne nesreće, Računarstvo visokih performansi, Mašinsko učenje, R, Apache Spark
Apstrakt
Ovaj rad opisuje postupak primene tehnologija računarstva visokih performansi u analizi faktora koji utiču na stepen ozbiljnosti saobraćajnih nesreća. U radu su navedeni upotrebljene tehnologije i algoritmi mašinskog učenja, skupovi podataka sa kojima je rađeno i primenjena metodologija uz prikazane rezultate istraživanja. Rešenja su implementirana uz pomoć programskog jezika R i sistema za distribuiranu obradu podataka Apache Spark.
Reference
[1] World Health Organization, “Road traffic injuries”, World Health Organization (WHO), Jun 2021. Dostupno na adresi: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries (pristupljeno u avgustu 2021.)
[2] S. Moosavi, M. H. Samavatian, S. Parthasarathy, R. Teodorescu & R. Ramnath, “Accident risk prediction based on heterogeneous sparse data: New dataset and insights”, Proceedings of the 27th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2019.
[3] S. Moosavi, M. H. Samavatian, S. Parthasarathy & R. Ramnath, “A Countrywide Traffic Accident Dataset”, arXiv preprint arXiv:1906.05409, 2019.
[4] C. Parra, C. Ponce & S. F. Rodrigo, “Evaluating the Performance of Explainable Machine Learning Models in Traffic Accidents Prediction in California”, 2020 39th International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC), pp. 1-8, doi: 10.1109/SCCC51225.2020.9281196, 2020.
[5] “Подаци о саобраћајним незгодама по ПОЛИЦИЈСКИМ УПРАВАМА и ОПШТИНАМА (СН) - Отворени подаци”, Data.gov.rs, 2021. Dostupno na adresi: https://data.gov.rs/sr/datasets/podatsi-o-saobratshajnim-nezgodama-po-politsijskim-upravama-i-opshtinama/ (pristupljeno u avgustu 2021)
[6] S. Shalev-Shwartz & S. Ben-David, “Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms”, Cambridge: Cambridge University Press. doi:10.1017/CBO9781107298019, 2014.
[7] N. Lunardon, G. Menardi & N. Torelli, “ROSE: a Package for Binary Imbalanced Learning”, The R Journal, vol. 6, no. 1, p. 79, 2014. Available: 10.32614/rj-2014-008.
[8] A. Zheng, “Evaluating Machine Learning Models”, O'Reilly Media, Inc., Sep. 2015.
[2] S. Moosavi, M. H. Samavatian, S. Parthasarathy, R. Teodorescu & R. Ramnath, “Accident risk prediction based on heterogeneous sparse data: New dataset and insights”, Proceedings of the 27th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2019.
[3] S. Moosavi, M. H. Samavatian, S. Parthasarathy & R. Ramnath, “A Countrywide Traffic Accident Dataset”, arXiv preprint arXiv:1906.05409, 2019.
[4] C. Parra, C. Ponce & S. F. Rodrigo, “Evaluating the Performance of Explainable Machine Learning Models in Traffic Accidents Prediction in California”, 2020 39th International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC), pp. 1-8, doi: 10.1109/SCCC51225.2020.9281196, 2020.
[5] “Подаци о саобраћајним незгодама по ПОЛИЦИЈСКИМ УПРАВАМА и ОПШТИНАМА (СН) - Отворени подаци”, Data.gov.rs, 2021. Dostupno na adresi: https://data.gov.rs/sr/datasets/podatsi-o-saobratshajnim-nezgodama-po-politsijskim-upravama-i-opshtinama/ (pristupljeno u avgustu 2021)
[6] S. Shalev-Shwartz & S. Ben-David, “Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms”, Cambridge: Cambridge University Press. doi:10.1017/CBO9781107298019, 2014.
[7] N. Lunardon, G. Menardi & N. Torelli, “ROSE: a Package for Binary Imbalanced Learning”, The R Journal, vol. 6, no. 1, p. 79, 2014. Available: 10.32614/rj-2014-008.
[8] A. Zheng, “Evaluating Machine Learning Models”, O'Reilly Media, Inc., Sep. 2015.
Objavljeno
2022-01-31
Sekcija
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo
