155YUSU Úvod do strojového učení v DPZ
Základní údaje o předmětu
- Aktuální a kompletní informace jsou na této stránce
- Kód předmětu: 155YUSU
- Garant předmětu:
- 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)
Úterý 8:50-10:30 (B-s114), 10:35-12:15 (B-s114)
- 22.09. Úvod: aplikace strojového učení v geoinformatice a DPZ, historický kontext, členění strojového učení [LB/OP/ML]
- 29.09. Základní algoritmy strojového učení, úvod do scikit-learn [LB]
- 06.10. Generalizace ML modelu [LB]
- 13.10. Sborové učení, ansámbly [LB]
- 20.10. Návrh a řešení projektu ML [OP/ML]
- 27.10.Úvod do hlubokého učení: PyTorch [OP]
- 03.11. MultiLayer Perceptron model (regrese, klasifikace) [OP]
- 10.11. Konvoluční neuronové sítě - CNN (klasifikace, segmentace) [OP]
- 24.11. Konvoluční neuronové sítě - pokračování [OP]
- 01.12. Transformery [OP]
- 08.12. Semestrální projekt (šablona) [LB/OP/ML]
- 15.12. Prezentace semestrálního projektu [LB/OP/ML]
Odkazy
- Materiály: https://geo.fsv.cvut.cz/vyuka/155yusu/
- JupyterHub - funkční ve fakultní síti nebo s nastavenou VPN
- Seriál Datová analýza s využitím jazyka Python Root.cz