Goran Oreški

Goran Oreški je rođen 19. listopada 1987. Završio je osnovnu i srednju školu u Karlovcu. Upisuje Fakultet organizacije i informatike 2005. godine. Tijekom studija je studirao na Karl-Franzes Sveučilištu u Grazu, Austrija u okviru međunarodne razmjene studenata. Diplomirao je 2010. godine, te upisao poslijediplomski doktorski studij na Fakultetu organizacije i informatike 2013. godine., koji je završio 2016. godine.

Po završetku diplomskog studija zaposlio se u industriji na poziciji programera. Tijekom devet godina rada u privatnom sektoru radio je na više pozicija, od spomenutog programera do arhitekta informacijskih sustava u poslovima primarno vezanim uz bankarsku industriju. Osnivač je i vlasnik tvrtke za računalno programiranje s fokusom na implementaciju sustava umjetne inteligencije.

2019. godine se zapošljava na Sveučilištu Jurja Dobrile u Puli, kao docent, gdje radi i danas. Nositelj je kolegija, na prijediplomskom i diplomskom studiju, vezanih uz razvoj sustava pohrane podataka, programiranje i umjetnu inteligenciju. Znanstveni fokus mu je istraživanje sustava umjetne inteligencije, specifično klasičnih algoritama strojnog učenja i algoritama dubokog učenja. Kao rezultat istraživanja objavio je samostalno ili u koautorstvu radove u znanstvenim časopisima i sudjelovao te izlagao na međunarodnim konferencijama iz predmetnog područja. U karijeri je dobio nekoliko nagrada i priznanja za znanstveni rad koje uključuju: nagradu za najcitiranije radove, nagradu za najbolji rad konferencije te nagradu i financiranje znanstvenog projekta za razvoj autonomnog vozila od tehnološke tvrtke Google. Od 2022. godine je voditelj laboratorija Fakulteta informatike.

Izabrane publikacije

Oreski, S., & Oreski, G. (2014). Genetic algorithm-based heuristic for feature selection in credit risk assessment. Expert systems with applications, 41(4), 2052-2064.

Oreski, S., Oreski, D., & Oreski, G. (2012). Hybrid system with genetic algorithm and artificial neural networks and its application to retail credit risk assessment. Expert systems with applications, 39(16), 12605-12617.

Oreski, G. (2023). Synthesizing credit data using autoencoders and generative adversarial networks. Knowledge-Based Systems, 274, 110646.

Oreski, G. (2023). YOLO* C—Adding context improves YOLO performance. Neurocomputing, 555, 126655.

Oreski, G., & Babic, L. (2023). Using a Monocular Camera for 360∘ Dynamic Object Instance Segmentation in Traffic. Engineering Proceedings, 41(1), 6.

Varesko, L., & Oreski, G. (2023, March). Performance comparison of novel object detection models on traffic data. In Proceedings of the 2023 8th International Conference on Machine Learning Technologies (pp. 177-184).

Izabrani projekti

Voditelj projekta ai.Shuttle - razvoj autonomnog mini-busa.
Voditelj projeta CenAI - suradnja na AI projektu s tvrtkom Cenosco

Nagrade i priznanja

Google RFP Award - pobjednik Google natječaja za inovativne znanstvene projekte u akademiji s uključenim financiranjem projekta

Highly Cited Paper Award, Web of Science, top 1% najviše citiranih znanstvenih radova na nekom području u godini dana

CroRIS

GCN-Transformer: Graph Convolutional Network and Transformer for Multi-Person Pose Forecasting Using Sensor-Based Motion Data

prilog u časopisu | izvorni znanstveni rad

Šajina, Romeo; Oreški, Goran; Ivašić-Kos, Marina

Sensors, 25 (2025) 3136, 37, doi: 10.3390/s25103136

Driving Habits and the Need for Fatigue and Attention Monitoring Devices: Insights from Croatian Drivers

prilog sa skupa (u zborniku) | izvorni znanstveni rad

Orehovački, Tihomir; Oreški, Goran; Šajina, Robert

2024 47th MIPRO ICT and electronics convention (MIPRO): Proceedings,IEEE, (2024) str. 1427-1432, doi: 10.1109/MIPRO60963.2024.10569821

Synthesizing credit data using autoencoders and generative adversarial networks

prilog u časopisu | izvorni znanstveni rad

Oreski, Goran

Knowledge-based systems, 274 (2023) 110646, 12, doi: 10.1016/j.knosys.2023.110646

Usporedba funkcija gubitka za semantičku segmentaciju objekata u prometu

prilog sa skupa (u zborniku) | izvorni znanstveni rad

Oreški, Goran; Aničić, Simon

MIPRO 2023 : 46th MIPRO ICT and Electronics Convention (MIPRO): Proceedings,Croatian Society for Information, Communication and Electronic Technology - MIPRO, (2023) str. 1241-1245

Performance comparison of novel object detection models on traffic data

prilog sa skupa (u zborniku) | izvorni znanstveni rad

Lucia, Vareško; Oreški, Goran

Proceedings of 8th International Conference on Machine Learning Technologies,The Association for Computing Machinery (ACM), (2023) 23, 7, doi: 10.1145/3589883.3589910

YOLO*C - Adding context improves YOLO performance

prilog u časopisu | izvorni znanstveni rad

Oreški, Goran

Neurocomputing, 555 (2023) 126655, 11, doi: 10.1016/j.neucom.2023.126655

Using a Monocular Camera for 360∘ Dynamic Object Instance Segmentation in Traffic

prilog u časopisu | izvorni znanstveni rad

Oreški, Goran; Babić, Lucija

Engineering proceedings, 41 (2023) 6, 9, doi: 10.3390/engproc2023041006

Vektorske baze podataka za obradu nestrukturiranih podataka

ocjenski radovi | završni rad (sveučilišni)

Blašković, Luka

(2022)

Primjena sustava višestrukih klasifikatora temeljnog na upravljanom odabiru atributa na problem prepoznavanja neželjenih SMS poruka

prilog sa skupa (u zborniku) | izvorni znanstveni rad

Oreški, Goran

Zbornik radova s 5. međunarodne konferencije Inovacije, tehnologije, edukacija i menadžment, svezak 2,Međimursko veleučilište u Čakovcu, (2018) str. 117-123

Cost-Sensitive Learning from Imbalanced Datasets for Retail Credit Risk Assessment

prilog u časopisu | izvorni znanstveni rad

Oreški, Stjepan ; Oreški, Goran

TEM JOURNAL - Technology, Education, Management, Informatics,TEM Journal - Technology, Education, Management, Informatics, 7 (2018) str. 59-73, doi: 10.18421/TEM71-08

Cost-sensitive learning from imbalanced retail credit dataset

prilog sa skupa (u zborniku) | izvorni znanstveni rad

Oreški, Stjepan ; Oreški, Goran

International Scientific Conference on IT, Tourism, Economics, Management and Agriculture – ITEMA 2017, (2017) str. 469-477

Two Stage Comparison of Classifier Performances for Highly Imbalanced Datasets

prilog u časopisu | izvorni znanstveni rad

Oreški, Goran ; Oreški, Stjepan

Journal of information and organizational sciences, 39 (2015) str. 209-222

An experimental comparison of classification algorithm performances for highly imbalanced datasets

prilog sa skupa (u zborniku) | izvorni znanstveni rad

Oreški, Goran ; Oreški, Stjepan

Central European Conference on Information and Intelligent Systems : CECIIS 2014 : 25th International Conference Proceedings,Faculty of Organization and Informatics, University of Zagreb, (2014) str. 4-11

Genetic algorithm-based heuristic for feature selection in credit risk assessment

prilog u časopisu | izvorni znanstveni rad

Oreški, Stjepan ; Oreški, Goran

Expert systems with applications, 41 (2014) str. 2052-2064, doi: 10.1016/j.eswa.2013.09.004

Hybrid system with genetic algorithm and artificial neural networks and its application to retail credit risk assessment

prilog u časopisu | izvorni znanstveni rad

Oreški, Stjepan ; Oreški, Dijana ; Oreški, Goran

Expert systems with applications, 39 (2012) str. 12605-12617, doi: 10.1016/j.eswa.2012.05.023

Radno mjesto:	izvanredni profesor
Funkcija:	Voditelj FIPU Laboratorija
Lokacija:	020 (Ulica Alda Negrija 6)
E-mail:	E-mail
Organizacijska jedinica:	Fakultet informatike u Puli
Godina diplomiranja:	2010.
Godina doktoriranja:	2016.
Na sveučilištu od:	2019.

O djelatniku

izv. prof. dr. sc. Goran Oreški

Nastava

Životopis

Izabrane publikacije

Izabrani projekti

Nagrade i priznanja

CroRIS

GCN-Transformer: Graph Convolutional Network and Transformer for Multi-Person Pose Forecasting Using Sensor-Based Motion Data

Driving Habits and the Need for Fatigue and Attention Monitoring Devices: Insights from Croatian Drivers

Synthesizing credit data using autoencoders and generative adversarial networks

Usporedba funkcija gubitka za semantičku segmentaciju objekata u prometu

Performance comparison of novel object detection models on traffic data

YOLO*C - Adding context improves YOLO performance

Using a Monocular Camera for 360∘ Dynamic Object Instance Segmentation in Traffic

Vektorske baze podataka za obradu nestrukturiranih podataka

Primjena sustava višestrukih klasifikatora temeljnog na upravljanom odabiru atributa na problem prepoznavanja neželjenih SMS poruka

Cost-Sensitive Learning from Imbalanced Datasets for Retail Credit Risk Assessment

Cost-sensitive learning from imbalanced retail credit dataset

Two Stage Comparison of Classifier Performances for Highly Imbalanced Datasets

An experimental comparison of classification algorithm performances for highly imbalanced datasets

Genetic algorithm-based heuristic for feature selection in credit risk assessment

Hybrid system with genetic algorithm and artificial neural networks and its application to retail credit risk assessment