• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2026/2027

Основы машинного обучения в географии

Когда читается: 3-й курс, 3, 4 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 4
Контактные часы: 84

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящен формированию целостного представления о подходе машинного обучения применительно к пространственным и временным данным, характерным для географических и геофизических задач. В этом курсе вводятся ключевые понятия машинного обучения, такие как объект и признаковое описание, целевая переменная, функция потерь, мера качества, обучающая и тестовая выборки, переобучение и неопределённость. Рассматривается общая последовательность решения задач — от постановки проблемы и подготовки данных до выбора метрики и сравнения моделей. Особое внимание уделяется работе с табличными (векторными) данными, стандартизации признаков, обработке пропусков и выбросов, а также корректной оценке качества. Изучаются классические методы машинного обучения. В результате слушатели получают методологическую базу, необходимую для осознанного применения машинного обучения к задачам анализа пространственных данных в географии и для последующего освоения более углубленных курсов, включающих искусственные нейронные сети.