Sirvi Autor "Loorits, Brandon" järgi

Tulemuste filtreerimiseks trükkige paar esimest tähte
Nüüd näidatakse 1 - 2 2
  • Pisipilt
    Kirje
    Ettevõtete jätkusuutlikkuse eelanalüüs aastaaruannete põhjal Balti börsi ettevõtete näitel
    (Tartu Ülikool, 2024) Loorits, Brandon; Fišel, Mark, juhendaja; Oha, Lehar, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
    Tänapäeval on jätkusuutlikkus tuntud ka kui ESG (ingl environmental, social and corporate governance) ehk keskkondlik, sotsiaalne ja juhtimisalane vastutus. See on muutunud ettevõtete strateegilises juhtimises ja investeerimisotsustes keskseks mõisteks üle kogu maailma, sealhulgas Balti riikides. Finantsasutused ja investorid pööravad üha enam tähelepanu ettevõtete jätkusuutlikkusele [ZB21]. Antud magistritöö käsitleb jätkusuutlikkuse eelanalüüsi mudeli arendamist, kasutades selleks suuri keelemudeleid Balti börsil noteeritud ettevõtete aastaaruannete analüüsimiseks. Töö eesmärk on hinnata ettevõtete panust ESG valdkondades ja pakkuda analüütikutele tööriistu suurte andmemasside tõhusamaks töötlemiseks. Uuringus keskendutakse suurtele keelemudelitele, nagu GPT-4 Turbo, mis võimaldavad automaatselt genereerida ESG eelanalüüsi küsimustikule vastuseid, vähendades nii manuaalse töö hulka kui ka tõstes analüüsi efektiivsust. Loodud prototüüp võimaldab jätkusuutlikkuse spetsialistidel kiiremini ja täpsemini hinnata ettevõtete jätkusuutlikkust ilma aastaaruandeid detailideni läbi lugemata.
  • Pisipilt
    Kirje
    Patsientide enim levinud ravitrajektooride leidmine DTW
    (Tartu Ülikool, 2022) Loorits, Brandon; Kolde, Raivo, juhendaja; Haug, Markus, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
    Lõputöö eesmärk on luua töövoog, mis aitab leida kasutajal enim levinud ravitrajektoorid teatud haigusega seotud patsientide kohordil. Välja pakutud töövoog koosneb 7 osast - andmete soovitud kujule viimine, sarnasusmaatriksi arvutamine dünaamilise ajadeformatsiooni meetodil, klasterdamine, siluetianalüüs, trajektooride korrigeerimine, tulemustrajektooride loomine ja visualiseerimine. Lõputöös pakutakse välja töövoog, mis potentsiaalselt aitab leida kasutajal enim levinud ravitrajektoorid automaatselt. Antud töövoog kasutab ravitrajektooride sarnasuse määramiseks dünaamilist ajadeformatsiooni, klasterdamise meetodina hierarhilist aglomeratiivset klasterdamist ning klasterdamise hindamiseks siluetianalüüsi. Töövoo tulemused visualiseeritakse kui ka prinditakse väljundina.