| Anotace | (semestr ) |
|---|
| Strojové učení tvoří v dnešní době nedílnou součást analýzy dat a prediktivního modelování v mnoha oborech včetně dálkového průzkumu Země. Cílem předmětu je získání základních znalostí o algoritmech strojového učení a principech generalizace modelů a praktický návrh procesních linek. Studenti v předmětu samostatně pracují na zadaných příkladech aplikace strojového učení s využití dat DPZ. Podmínkou nutnou ke splnění předmětu je správná generalizace trénovaného modelu, včetně teoretického hodnocení přeučení (overfitting) a nedoučení (underfitting). V projektech studenti vytvářejí vlastní skripty v jazyce Python a kriticky hodnotí výsledky. |
| Obsah | |
|---|
Úvod: aplikace strojového učení v geoinformatice a DPZ, historický kontext, členění strojového učení
Lineární algebra v NumPy a Vizualizace dat v Matplotlib
GeoPython (GDAL, Rasterio, GeoPandas)
Základní algoritmy strojového učení (rozhodovací stromy, SVM, neuronové sítě)
Algoritmy neřízené klasifikace (K-means, Mean shift, DBSCAN)
Generalizace modelu
Demonstrace existujícího ML projektu (GridSearchCV, ST_LUCAS), zadání samostatného projektu
Ansámbly ve strojovém učení (princip kombinace více modelů: random forest, extra trees)
Úvod do hlubokého učení (PyTorch / TensorFlow)
Multilayer perceptron ANN (Regrese - MLP)
Konvoluční neuronové sítě (Klasifikace - FCN, SegNet/UNet)
Zpracování semestrálního projektu (základní pracovní postup)
Zpracování semestrálního projektu (ladění modelu strojového učení)
|
| Literatura | |
|---|
[1] https://geo.fsv.cvut.cz/gwiki/155YUSU
|
| Návaznosti | |
|---|
| -- |
| Studijní plány | |
|---|
Předmět je zařazen do následujících studijních plánů:
- studijní plán Geodézie a kartografie, specializace Geomatika (NG2023GM), skupina Geodézie a kartografie, spec. Geomatika, PV předměty, 3. semestr (NH20230003_1), dop. semestr 3 (platí pro nástup od akad. roku 2023/24 )
|
