Naslov diplomskega dela: Izdelava napovednih modelov za energijsko razpoložljivost plesalcev

Povzetek:

Energijska razpoložljivost je opredeljena kot količina
razpoložljive energije za podporo vseh drugih organskih sistemov v telesu po tem, ko od skupno vnesene energije odštejemo energijo, ki se porabi za trening ob upoštevanju porabljene energije med vadbo. Dolgoročno stanje nizke energijske razpoložljivosti lahko vodi do sindroma relativnega energijskega pomanjkanja (REDs) in drugih resnih zdravstvenih težav ter vpliva na športno zmogljivost, kar je še posebej pomembno za plesalce, ki so podvrženi intenzivnim telesnim naporom. Za prepoznavanje plesalk, ki imajo povečano tveganje za razvoj REDs, je bil razvit vprašalnik o energijski razpoložljivosti v plesu (DEAQ). Na Fakulteti za šport trenutno aktivno raziskujejo zanesljivost in veljavnost tega vprašalnika. V ta namen so zbrali podatkovno množico, ki vključuje podatke o številnih plesalkah, vključno z morfološkimi in krvnimi meritvami ter odgovori na vprašalnik. Podatke smo prečistili in uravnotežili s pomočjo metode ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling Approach for Imbalanced Learning). Z metodo ReliefF smo izbrali najbolj primerne atribute za učenje. Nato smo zgradili napovedne modele s pomočjo različnih metod strojnega učenja. Najbolj točen model, zgrajen s pomočjo metode gradient boosting, je dosegel klasifikacijsko točnost 0,9071. Visoka točnost modelov kaže, da bi napovedni modeli strojnega učenja lahko bili uporabno orodje za presejanje nizke energijske razpoložljivosti med plesalkami različnih plesnih zvrsti.

Mentor: prof. dr. Zoran Bosnić

Somentorica: prof. dr. Petra Zaletel

Komisija za zagovor:

doc. dr. Petar Vračar (predsednik),

prof. dr. Zoran Bosnić (mentor),

prof. dr. Petra Zaletel (somentorica).

Prostor: Predavalnica 21