Анализ данных и машинное обучение в гидрологии: материалы 4-6 недель

Всем привет!

Давно я с вами не делился материалами моего курса для аспирантов ИВП РАН “Анализ данных и машинное обучение в гидрологии“, спешу ликвидировать данное недоразумение:

Неделя 4 “Строим карты с помощью языка программирования python”

На лекции я рассказал немного о том, в чем проблема всех ГИС и как ее легко можно решить с помощью языка программирования python.

В ходе практической работы мы шаг за шагом разбирались как довести карту для состояния, готового к публикации.

1.png

Неделя 5 “Машинное обучение”

На лекции разобрали на пальцах что такое машинное обучение, какие основные классы моделей существуют и какой профит от всего этого изобилия гидрологии.

Практикума не было.

Неделя 6 “Нейронные сети”

На лекции провел ликбез по нейронным сетям и их демистификации для сообщества.

На практикуме посмотрели как легко и быстро построить нейронную сеть типа “многослойный персептрон” с использованием библиотеки машинного обучения scikit-learn.

На простом примере показал, что если использовать нейронные сети в лоб и не пытаться детально разобраться с их параметрами, структурой, особенностями процесса обучения, то результаты на независимой выборке будут ужасными.

2.png

Через две недели будем разбираться с решающими деревьями, приходите!

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s