natgillin/translations-raw huggingface dataset:
In practice, it is often important in regression to take into account that false predictions might have severe consequences.
Praktikas on reaalarvulist väärtust ennustades tihti tarvis arvestada, et vääral ennustusel võivad olla kallid tagajärjed.
Measurement results on 6651 models show that the majority of true labels are included in the confidence interval in less than 95% of cases, which means that Gaussian process regression model is overconfident.
Mõõtmised 6651 mudelil näitavad, et suurem osa päris märgendeid satuvad usaldusvahemikku oluliselt harvem kui 95% juhtudest ehk et Gaussi protsesside mudel on liigselt enesekindel.
This research examines how often are true values contained in the intervals where model predicts them with 95% probability.
Antud töös uuritakse, kui tihti satuvad ennustatavate väärtuste tegelikud väärtused vahemikku, kuhu mudel hindab nende sattumise 95% tõenäosusega.
To avoid such false predictions, it is helpful if the model is able to rate how accurate its prediction is.
Väärade ennustuste kahju aitab vähendada see, kui mudel oskab ise hinnata, kui täpne tema ennustus on.
Mean ratio of true labels in confidence intervals per model was 0.93.
Keskmiseks usaldusvahemikku kuulunud osakaaluks on 0,93.
Evaluating confidence of machine learning models is important since software solutions equipped with machine learning algorithms are becoming more common and are being trusted with decisions that require more responsibility.
Masinõppemudelite usaldusväärsuse hindamine on oluline, sest selliste mudelitega tarkvara kätte on tänapäeval usaldatud üha vastutusrikkamate otsuste langetamine.
It is important that the model rates itself accurately and not overly confidently.
On oluline, et mudeli hinnang enda täpsuse kohta vastaks tegelikkusele ning et mudel ei hindaks end liiga enesekindlalt.
Main result of the research is that for 73% of the models the confidence intervalcontained less true labels than was expected by the probability.
Töö peamine tulemus on, et 73% mõõtetulemustest on madalamad kui võiks olla eelnevalt nimetatud tõenäosuse järgi.
Machine learning methods are used for both descriptive and predictive purposes.
Masinõppemeetodeid kasutatakse nii andmete kirjeldamiseks kui ka tunnustele väärtuste ennustamiseks.
This approach is unique to Gaussian process regression model and thisinterval is called confidence interval.
Selline lähenemine on Gaussi protsessidel põhineva regressioonimudeli eriliseks omaduseks ning seda vahemikku nimetatakse usaldusvahemikuks.
This Bachelor’s thesis focuses on the confidence of Gaussian process regression models.
Antud bakalaureusetöö keskendub Gaussi protsessidel põhineva regressioonimudeli enesekindluse uurimisele.
An example of this is for the model to provide an interval where it predicts the true value with 95% certainty.
Üheks näiteks sellisest hinnangust on tagastada vahemik, kuhu mudel 95% tõenäosusega hindab olevat õige väärtuse.
The results of this thesis enable users of Gaussian processes models to consider overconfidence of models.
Tänu käesolevale tööle on olemas hinnang Gaussi protsesside regressioonimudeli usaldusväärsusele ning selle töö tulemus aitab Gaussi protsesside kasutajatel võtta arvesse antud meetodi liigset enesekindlust.
It is noteworthy that for input values that had smallest or largest values the model was more often overconfident.Confidence of Gaussian processes has not been researched before and this research provides evaluation on how reliable are Gaussian processes.
Ühtlasi on märkimisväärne see, et kõige väiksemate ja kõige suuremate väärtustega sisendväärtuste puhul on mudel rohkem liigselt enesekindel.
Alternatives of liquidating bankruptcy procedure in conditions of insolvency
Likvideeriva pankrotimenetluse alternatiivid maksejõuetuse tingimustes
Estimation of landscape potential for construction of free water surface wetlands for wastewater treatment in Estonia
Avaveeliste märgalapuhastite rakendamise eelduste analüüs Eestis
Transparency in relation to the data subject in genetic research – an analysis on the example of Estonia
Geeniuuringute läbipaistvus andmesubjekti suhtes – Eesti näitel põhinev analüüs
The first two described rules apply as well when personal data is processed for research purposes.
Esimesed kaks kirjeldatud reeglit kehtivad ka juhul, kui isikuandmeid töödeldakse teadusuuringute eesmärgil.
If the processing is undertaken without the consent of the individual (i.e. based on law), the general obligation to provide information applies.
Kui isikuandmete töötlemine toimub ilma nõusolekuta (st seaduse alusel), rakendub üldine teavitamiskohustus.
According to the principle of transparency arising from the General Data Protection Regulation of the EU, personal data must be processed in a manner transparent to the individual.
EL isikuandmete kaitse üldmäärusest tuleneva läbipaistvuse põhimõtte järgi peab inimese jaoks olema tema isikuandmete töötlemine läbipaistev.
Accordingly, individuals must be provided this information prior to giving consent to the processing of their data.
Selle tagamiseks tuleb vastav teave isikule teatavaks teha enne, kui temalt võetakse nõusolek isikuandmete töötlemiseks.
However, the purpose limitation does not apply in the research context.
Küll aga ei kehti isikuandmete töötlemisel teaduses eesmärgi piirang.
Regardless of whether personal data was obtained based on informed consent or law, it can later be used for (different) research purposes.
Sõltumata sellest, kas isikuandmed koguti nõusoleku või seaduse alusel ning millistel eesmärkidel need koguti, on neid võimalik hiljem kasutada kõikvõimalikel teaduslikel eesmärkidel.
In addition, another measure of facilitating transparency of personal data processing is the purpose limitation, according to which personal data may only be processed for purposes for which it was collected.
Lisaks aitab isikuandmete töötlemise läbipaistvust tagada ka see, et üldjuhul tohib isikuandmeid kasutada ainult eesmärkidel, millistel neid koguti.
Thus, if personal data is processed for research purposes, transparency in relation to the individual should be facilitated via the provision of information regarding at least the fact and purposes of processing, and the identity of the controller.
Seega peaks teadusuuringute eesmärgil toimuva isikuandmete töötlemise puhul töötlemise läbipaistvust isiku suhtes tagama isiku teavitamine vähemalt tema andmete töötlemise faktist, töötlemise eesmärkidest ja töötleja isikust.
The author concludes that current regulatory frameworks do not adequately facilitate transparency in relation to individuals in regard to the use of their genetic data if the genetic data is processed for research purposes.
Doktoritöös jõutakse järeldusele, et kehtiv õigus ei taga geeniandmete töötlemise läbipaistvust inimese suhtes olukorras, kus geeniandmeid töödeldakse teadusuuringute eesmärgil.
In order to do so, the author analyses problems related to the provision of information prior to obtaining consent for genetic research, and the shortcomings of the general obligation to provide information where genetic data is used in research without consent.
Selleks uuritakse probleeme, mis tekivad geeniuuringute puhul isikult nõusoleku võtmise eelse teavitamisega, ning kitsaskohti, mis võivad esineda isiku teavitamisel juhul, kui andmeid töödeldakse geeniuuringute eesmärgil ilma isiku nõusolekuta.
The aim of this dissertation is to determine, if and how transparency in relation to the individual is facilitated in scenarios where genetic data is being processed for research purposes.
Doktoritöö eesmärk on uurida, kas ja kuidas on tagatud geeniandmete töötlemise läbipaistvus isiku suhtes, kelle geeniandmeid töödeldakse teadusuuringute eesmärgil.
As a general rule, the individual must be informed of the fact and purposes of the processing of their data, and the identity of the data controller.
Reeglina peab inimesele teada olema, kas ja millisel eesmärgil ning kelle poolt tema andmeid töödeldakse.
Validating stimuli for Estonian Digit Triplet hearing test
Digit Triplet kuulmistesti eestikeelsete stiimulite valideerimine
The theatrical reception of the plays of Madis Kõiv
Madis Kõivu näidendite teatriretseptsioon
Internal Communication Protocol for ESTCube-2 Subsystems
Suhtlusprotokoll ESTCube-2 alams¨usteemide vaheliseks suhtluseks
Media-connected society: the analysis of media content and usage patterns from a systems-theoretical perspective
Meedia kaudu seostatud ühiskond: meedia sisu ja kasutusmustrite analüüs süsteemiteoreetilisest perspektiivist
The main question of this dissertation is: How is integration supported by media communication?
Käesolevas töös analüüsitakse täpsemalt, kuidas meedia toetab integratsiooni nendel erinevatel tasanditel.
In the periods of social changes, media communication becomes more pluralised, with intense discussions and more frequent references to the past and future – like it was the case in the Estonian and Russian newspapers during almost the whole 20th century.
Analüüs näitab, et hoolimata asjaolust, et tegemist on geograafiliselt ja ajalooliselt lähedalt seotud piirkondadega, on Eestis, Soomes ja Venemaal 20.sajandi vältel ajakirjandus täitnud erinevaid rolle demokraatia ja ühiskonnas aset leidvate muutuste toetajana.
Different individuals, who are characterised by different interests, preferences, needs and skills, are based on the combinations of those aspects connected to the different media channels and –content.
Just erinevate kanalite ja mitmekülgse sisu kasutamise kaudu on inimesed seotud erinevate ühiskonna osadega, mida tänapäeva keeruka ühiskonna toimimine ka eeldab.
From the systems theoretical perspective it seems that fragmentation of media use is a strategy suitable for application to a hyper-complex society – it enables individuals to be connected to media communication in diverse ways.
Analüüsiga kõnetatakse meediauurijate hirme inimeste kapseldumisest oma lemmikkanalite või -sisu ümber – tajutakse ohtu, et kui meediaruumis puuduvad kokkupuutepunktid ja seeläbi ka ühised jututeemad, on ühiskonna kui terviku eksistents küsimärgi all.
Based on the Finnish example conclusion is made that if the mass media can operate as an independent system in society, the most important element in a functionally differentiated contemporary society is the discussion surrounding the rules and norms that hold us/society together.
Ainult Soome puhul on märgata läbi sajandi esiplaanil olnud arutelu inimeste kooselu põhimõtete ja regulatsioonide üle, samal ajal kui Eestis ja Venemaal on meediakommunikatsiooni adressaate integreeritud hoopis teistel tasanditel – nii identiteedi kujundamise kui ka normatiivse teguri kaudu.
For the next empirical study the hypothesis will be raise that a hyper-complex society can only be managed through the communication of well-educated individuals.
Käesolevas töös osutatakse, et antud hirmudel ei ole alust – väga väikese osa Eesti elanike puhul on märgata ühe meediakanali kasutamise eelistust.
The mass media plays a central role in that it allows for different parts of society to be mutually informed, both on the very broad scale and on different levels.
Meediakommunikatsioonil on tänapäeva globaalses maailmas oluline roll kogu ühiskonnasüsteemi käigushoidmisel ja inimeste ühiskonnaga sidustamisel.
By illuminating the macro-structures of journalism content over long period in three countries the dissertation has shown that media communication can offer self-descriptions of society and cognitive world horizons for the system level.
Töö teises osas antakse ülevaade elanike meediakasutusest viimasel paaril kümnendil, et hinnata nende seotust meediakommunikatsiooniga.
The preliminary condition for the constitution of a society is defined by the communicative bonds between different parts and levels of society.
Ühiskonna tasandi integratsiooni kohta on töös tehtud järeldused päevalehtede temaatiliste eelistuste, aja ja ruumi konstrueerimise analüüsi põhjal.
* Recorded examples of emotional speech synthesised using the test models can be accessed at https://www.eki.ee/heli/index.php?option=com_content&view=article&id=7&Itemid=494.
* Katsemudelite järgi sünteesitud emotsionaalset kõnet saab kuulata aadressil https://www.eki.ee/heli/index.php?option=com_content&view=article&id=7&Itemid=494.
As far as synthetic speech has many applications in different fields, such as human-machine interaction, multimedia, or aids for the disabled, it is vital that the synthetic speech should sound natural, that is, as human-like as possible.
Kuna sünteeskõnet rakendatakse paljudes valdkondades, näiteks inimese ja masina suhtluses, multimeedias või puuetega inimeste abivahendites, siis on väga oluline, et sünteeskõne kõlaks loomulikuna, võimalikult inimese rääkimise moodi.
Basic emotions in read Estonian speech: acoustic analysis and modelling
Põhiemotsioonid eestikeelses etteloetud kõnes: akustiline analüüs ja modelleerimine
For that purpose I had to investigate to what extent, if any, and in what direction emotions influence the values of speech acoustic parameters (e.g., fundamental frequency, intensity and speech rate), and which parameters enable discrimination of emotions from each other and from neutral speech.
Selleks tuli uurida, kas, millisel määral ja mis suunas emotsioonid akustiliste parameetrite (näiteks põhitooni, intensiivsuse ja kõnetempo) väärtusi mõjutavad ning millised parameetrid võimaldavad emotsioone üksteisest ja neutraalsest kõnest eristada.
The experiment proved that with models based on acoustic results, an Estonian speech synthesiser can satisfactorily express sadness and anger, while joy was not so well recognised by listeners.
Eksperiment kinnitas, et akustikaanalüüsi tulemustele tuginevate mudelitega suudab eestikeelne kõnesüntesaator rahuldavalt väljendada nii kurbust kui ka viha, kuid mitte rõõmu.
In order to create such models of emotional speech, it is first necessary to have a detailed knowledge of the vocal expression of emotions in human speech.
Emotsionaalse kõne mudelite loomiseks peab teadma, kuidas emotsioonid inimkõnes hääleliselt väljenduvad.
This doctoral dissertation describes one of the possible ways for the vocal expression of joy, sadness and anger in Estonian speech and presents some models enabling addition of emotions to Estonian synthetic speech.
Doktoritöö kajastab üht võimalikku viisi, kuidas rõõm, kurbus ja viha eestikeelses kõnes hääleliselt väljenduvad, ning esitab mudelid, mille abil emotsioone eestikeelsesse sünteeskõnesse lisada.
One of the ways to naturalness lies through adding emotions to the synthetic speech by means of models feeding the synthesiser with combinations of acoustic parametric values necessary for emotional expression.
Üks viis sünteeskõne loomulikumaks muuta on lisada sellesse emotsioone, tehes seda mudelite abil, mis annavad süntesaatorile ette emotsioonide väljendamiseks vajalikud akustiliste parameetrite väärtuste kombinatsioonid.
The study serves as a starting point for the future development of acoustic models for Estonian emotional synthetic speech.
Uurimistöö on lähtepunkt edasisele eestikeelse emotsionaalse sünteeskõne akustiliste mudelite arendamisele.
The present doctoral dissertation had two major purposes: (a) to find out and describe the acoustic expression of three basic emotions – joy, sadness and anger – in read Estonian speech, and (b) to create, based on the resulting description, acoustic models of emotional speech, designed to help parametric synthesis of Estonian speech recognizably express the above emotions.
Doktoritööl oli kaks eesmärki: saada teada, milline on kolme põhiemotsiooni – rõõmu, kurbuse ja viha – akustiline väljendumine eestikeelses etteloetud kõnes, ning luua neile uurimistulemustele tuginedes eestikeelsele kõnesüntesaatorile parameetrilise sünteesi jaoks emotsionaalse kõne akustilised mudelid, mis aitaksid süntesaatoril äratuntavalt nimetatud emotsioone väljendada.
The results provided material for creating acoustic models of emotions* to be presented to evaluators, who were asked to decide which of the models helped to produce synthetic speech with recognisable emotions.
Saadud tulemuste põhjal oli võimalik luua emotsioonide akustilisi mudeleid* ning katseisikud hindasid, milliste mudelite järgi on emotsioonid sünteeskõnes äratuntavad.
However, DL requires a broad set of labeled data that is difficult to obtain, especially in the medical field as neither the hospitals nor the patients are willing to reveal such sensitive information.
Süvaõppeks on aga vaja suurt hulka sildistatud andmeid, mida võib olla keeruline saada, eriti veel meditsiinis, kuna nii haiglad kui ka patsiendid ei pruugi olla nõus sedavõrd delikaatset teavet loovutama.
IDC is one of the most common and aggressive subtypes of all breast cancers accounting nearly 80% of them.
Infiltratiivne duktaalne kartsinoom on üks levinumaid ja ka agressiivsemaid rinnavähi vorme, moodustades peaaegu 80% kõigist juhtumitest.
With medical diagnostics, the predictions cannot be blindly followed as it may result in harm to the patient.
Meditsiinilisi diagnoose ei saa järgida pimesi, kuna see võib endaga kaasa tuua patsiendi tervise kahjustamise.
After feeding the newly labeled set into the proposed CNN model, acceptable performance is achieved: the AUC and the F-measure accounting for 0.86, 0.77, respectively.
Töötluse tulemusena saadud sildistatud andmeid eelmainitud konvolutsioonilisse närvivõrku sisestades saavutatakse rahuldav tulemus: ROC kõvera alla jääv pindala ja F1 skoor on vastavalt 0.86 ja 0.77.
Moreover, machine learning (ML) systems are achieving better performance at the cost of becoming increasingly complex.
Lisaks sellele on masinõppesüsteemide saavutatavate aina paremate tulemuste hinnaks nende süsteemide sisemise keerukuse kasv.
Enhancing Breast Cancer Prediction Using Unlabeled Data
Sildistamata andmete kasutamine rinnavähi ennustamise parendamiseks
DL methods are similar to the way the human brain works across different interpretation levels.
Süvaõppe meetodite tööpõhimõte on sarnane inimajule, mis töötab samuti mitmetel tõlgendustasanditel.
Assessment of the disease is a very time-consuming and challenging task for pathologists, as it involves scanning large swatches of benign regions to identify an area of malignancy.
Selle diagnoosimine on patoloogidele väga keerukas ja ajakulukas ülesanne, kuna nõuab võimalike pahaloomuliste kasvajate avastamiseks paljude healoomuliste piirkondade uurimist.
Because of that, they become less interpretable that causes distrust from the users.
Selle sisemise keerukuse tõttu muutub raskemaks ka nende süsteemide töö mõistmine, mistõttu kasutajad ei kipu neid usaldama.
It is a very desirable property, especially crucial with the pervasive adoption of ML-based models in the critical domains like the medical field.
Mudeli mõistetavuse tagamine on seega oluline viis süsteemi usaldatavuse tõstmiseks, eriti just masinõppel põhinevate mudelite laialdasel rakendamisel sellistel kriitilise tähtsusega aladel nagu seda on meditsiin.
Meanwhile, accurate delineation of IDC in WSI is crucial for the estimation of grading cancer aggressiveness.
Samas on infiltratiivse duktaalse kartsinoomi digipatoloogias täpne piiritlemine vähi agressiivsuse hindamise aspektist ülimalt oluline.
Moreover, proposed interpretability techniques produce explanations for medical predictions and build trust in the presented CNN.
Lisaks sellele võimaldavad välja pakutud mõistetavuse tõstmise tehnikad näha ka meditsiinilistele prognooside otsuse tegemise protsessi seletust, mis omakorda teeb süsteemi usaldamise kasutajatele lihtsamaks.
The following study demonstrates that it is possible to enable a better understanding of the CNN decisions by visualizing areas that are the most important for a particular prediction and by finding elements that are the reasons for IDC, Non-IDC decisions made by the network.
Käesolev uurimus näitab, et konvolutsioonilise närvivõrgu tehtud otsuseid aitab paremini mõista see, kui kasutajatele visualiseeritakse konkreetse juhtumi puhul infiltratiivse duktaalse kartsinoomi positiivse või negatiivse otsuse langetamisel süsteemi jaoks kõige olulisemaks osutunud piirkondi.
These techniques have shown to outperform traditional approaches of the most complex problems such as image classification and object detection.
Need meetodid on osutunud tulemuslikeks ka väga keerukate probleemide nagu pildiliigituse ja esemetuvastuse lahendamisel, ületades seejuures varasemate lahendusviiside efektiivsust.
The following thesis presents a deep learning (DL) approach for automatic classification of invasive ductal carcinoma (IDC) tissue regions in whole slide images (WSI) of breast cancer (BC) using unlabeled data.
Selles väitekirjas esitatakse sildistamata andmeid kasutav süvaõppe lähenemine rinna infiltratiivse duktaalse kartsinoomi koeregioonide automaatseks klassifitseerimiseks rinnavähi patoloogilistes digipreparaatides.
The proposed framework first augments a small set of labeled data with synthetic medical images, generated by the generative adversarial network (GAN) that is followed by feature extraction using already pre-trained network on the larger dataset and a data labeling algorithm that labels a much broader set of unlabeled data.
Välja pakutud raamistik suurendab esmalt väikest sildistatud andmete hulka generatiivse võistlusliku võrgu loodud sünteetiliste meditsiiniliste kujutistega.
In the following study, a semi-supervised learning (SSL) scheme is developed using the deep convolutional neural network (CNN) for IDC diagnosis.
Käesolevas uurimuses kasutatakse konvolutsioonilist närvivõrku arendamaks välja infiltratiivse duktaalse kartsinoomi diagnoosimisel rakendatav pooleldi juhitud õppe skeem.
The Use of Circuit Evaluation Techniques for Secure Computation
Tõeväärtusskeemide evalueerimise tehnikad turvaliste arvutuste jaoks
During this thesis the existing visualization program was refactored and two additional programs were created: Server program, based on ASP.NET Core, and Admin Tool program, based on Aurelia framework.
Töö käigus restruktureeriti Delta õppehoone visualisatsiooni programm ning loodi lisaks kaks uut programmi: ASP.NET Core-l põhinev server ja Aurelial põhinev administratiivne tööriist.
The data collection and processing was delegated to the Server and the Admin Tool allows using user’s custom data in the visualization and also control what is being visualized, remotely over the web.
Serverile delegeeriti andmete kogumine ja töötlus, tööriista kaudu aga võimaldati visualisatsioonis kasutada enda andmeid ning visualiseeritavat kontrollida läbi veebirakenduse.
The thesis describes the creation of the Admin Tool for the Delta Building Visualization.
Antud töös loodi Delta õppehoone visualisatsioonile administratiivne tööriist.
Effects of parachloroamphetamine on locomotor activity and serotonin and dopamine levels in prefrontal cortex and septum in rats with different sociability
Paraklooramfetamiini mõju psühhomotoorsele aktiivsusele ja serotoniini ja dopamiini tasemetele septumis ja prefrontaalkorteksis erineva püsisotsiaalsusega loomadel
Web Application for Fishermen
Veebirakendus kalameestele
Moreover, the users are able to watch the picture gallery.
Kasutajatel on võimalik sirvida pildigaleriid.
The most significant part of the web application is the ability to perform a search in the picture database created by the users, thereat it is possible to search through the following criteria: state, county, body of water, period, user who added the picture, the data of the fish in the picture (species, the range of weight and length).
Rakenduse kõige olulisem osa on võimalus sooritada otsingut kasutajate poolt lisatud piltide andmebaasis, seejuures on võimalik määrata järgmisi kriteeriume: riik, maakond, veekogu, ajavahemik, pildi lisanud kasutaja, pildil märgitud kala andmed (liik, kaalu- ja pikkusvahemik).
For the full functionality of the creat-ed web application the users need to create an user account, which enables to add and de-lete pictures and to evaluate and comment on the pictures of other users.
Loodud veebirakenduse täieliku funktsionaalsuse kasutamiseks on kasutajatel tarvis luua rakendusse kasutajakonto, mis võimaldab lisada ja kustutada pilte, hinnata ja kommenteerida teiste kasutajate pilte.