155YUSU Úvod do strojového učení v DPZ

Z GeoWikiCZ
(přesměrováno z 155YUSU)

Základní údaje o předmětu

  • Aktuální a kompletní informace jsou na této stránce
  • Kód předmětu: 155YUSU
  • Garant předmětu:

Ing. Martin Landa, Ph.D.

  • Přednášející: Ing. Lukáš Brodský, Ph.D.,

Ing. Ondřej Pešek, Ing. Martin Landa, Ph.D.

  • Rozsah: 2+2
  • Počet kreditů: 5
  • Ukončení: z, zk

Anotace

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.

Doporučená literatura

  • Mohri, et al. (2012): Foundations of Machine Learning, MIT press.
  • Georn (2017): Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
  • Wilmott, P. (2019): Machine Learning, An Applied Mathematics Introduction.
  • Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville (2016): Deep Learning Book.

Podmínky ukončení předmětu

Úspěšné zpracování a prezentace semestrálního projektu.

Harmonogram

Vyučující: Ing. Lukáš Brodský, Ph.D. (LB), Ing. Ondřej Pešek (OP), Ing. Martin Landa, Ph.D. (ML)

Pátek 8:50-10:30 (B-s112), 10:35-12:15 (A-140)

  1. 26.09. Úvod: aplikace strojového učení v geoinformatice a DPZ, historický kontext, členění strojového učení [LB/OP/ML]
  2. 03.10. Předzpracování geodat (GeoPython) [ML]
  3. 10.10. Základní algoritmy strojového učení, úvod do scikit-learn [LB]
  4. 17.10. Generalizace ML modelu [LB]
  5. 24.10. Učení bez učitele [LB]
  6. 31.10. Návrh a řešení projektu ML [LB]
  7. 07.11. Sborové učení, ansámbly [LB]
  8. 14.11. Úvod do hlubokého učení: PyTorch [OP]
  9. 21.11. MultiLayer Perceptron model (regrese, klasifikace) [OP]
  10. 28.11. Konvoluční neuronové síte - CNN (klasifikace, segmentace) [OP]
  11. 05.12. TBD [OP]
  12. 12.12. Semestrální projekt (šablona) [LB/OP/ML]
  13. 19.12. Prezentace semestrálního projektu [LB/OP/ML]

Odkazy

Citováno z „https://geo.fsv.cvut.cz/index.php?title=155YUSU_Úvod_do_strojového_učení_v_DPZ&oldid=43556“