155YUSU Úvod do strojového učení v DPZ

Harmonogram

1. Úvod: aplikace strojového učení v geoinformatice a DPZ
2. Základní koncept strojového učení
3. Lineární algebra v NumPy
4. Analýza dat v Pandas
5. Vizualizace dat v Matplotlib a Seaborn
6. GeoPython (GDAL, Rasterio, GeoPandas, vizualizace geodat)
7. Základní algoritmy strojového učení (rozhodovací stromy, SVM, neuronové sítě)
8. Algoritmy neřízené klasifikace
9. Pokročilé techniky strojového učení (princip kombinace více modelů: random forest, extra trees a XGBoost)
10. Umělé neuronové sítě
11. Konvoluční neuronové sítě
12. Zpracování semestrálního projektu (základní pracovní postup)
13. Zpracování semestrálního projektu (ladění modelu strojového učení)