hrvatski

Upotreba strojnog učenja u modeliranju vodenih ekosustava

Značenje vode, uz energiju i hranu kao jednog od tri glavna sigurnosna pitanja zaštite i očuvanja okoliša koja su međusobno povezana pružaju brojne mogućnosti za upotrebu strojnog učenja na raznim problemima povezanim uz vodu, konkretno u ovom slučaju modeliranju vodenih ekosustava. Značajni tehnološki napredak u raznim područjima povezanih sa vodom donosi sa sobom i velike količine dostupnih podataka te samim time zahtjevi za određenim rješenjima i alatima za rad na tim problemima postaju sve izraženiji. Numerički modeli imaju široku primjenu u poboljšanju i razumijevanju upravljanja vodenim (eko)sustavima. Međutim, takvi modeli često zahtijevaju značajne resurse za proračun, a često i određene podatke kojima bi se ograničila struktura i parametri modela. Samim time, modeli pogonjeni podacima (engl. „Data- Driven Models“) temeljeni su na tehnikama strojnog učenja te nastoje pružiti korisniku „mapiranje“ između ulaza i izlaza danog sustava, s malo prethodnog znanja o procesima unutar tog sustava, a sami modeli pojavili su se kao privlačna opcija za predviđanje i klasifikaciju vodenih (eko)sustava. Glavna prednost takvih modela je brzo vrijeme izvršavanja što omogućuje korisniku više evaluacija modela, te samim time ti modeli imaju široku primjenu u rješavanju različitih problema povezanih sa vodom, a pogotovo kod modeliranja vodenih (eko)sustava. U ovom radu prikazat će se primjena dvije tehnike strojnog učenja koje su korištene za izradu modela vodenih ekosustava.

Strojno učenje ; vodni ekosustavi ; ekološko modeliranje

nije evidentirano