Pregled bibliografske jedinice broj: 1005914
Upotreba strojnog učenja u modeliranju vodenih ekosustava
Upotreba strojnog učenja u modeliranju vodenih ekosustava // 7. Hrvatska konferencija o vodama s međunarodnim sudjelovanjem: Hrvatske vode u zaštiti okoliša i prirode / Biondić, Danko ; Holjević, Danko ; Vizner, Marija (ur.).
Zagreb: Hrvatske vode, 2019. str. 381-390 (predavanje, domaća recenzija, cjeloviti rad (in extenso), stručni)
CROSBI ID: 1005914 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Upotreba strojnog učenja u modeliranju vodenih
ekosustava
(Use of machine learning in modelinig aquatic
ecosystems)
Autori
Volf, Goran
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u zbornicima skupova, cjeloviti rad (in extenso), stručni
Izvornik
7. Hrvatska konferencija o vodama s međunarodnim sudjelovanjem: Hrvatske vode u zaštiti okoliša i prirode
/ Biondić, Danko ; Holjević, Danko ; Vizner, Marija - Zagreb : Hrvatske vode, 2019, 381-390
ISBN
978-953-7672-19-5
Skup
7. hrvatska konferencija o vodama: Hrvatske vode u zaštiti okoliša i prirode
Mjesto i datum
Opatija, Hrvatska, 30.05.2019. - 01.06.2019
Vrsta sudjelovanja
Predavanje
Vrsta recenzije
Domaća recenzija
Ključne riječi
Strojno učenje ; vodni ekosustavi ; ekološko modeliranje
(Machine learning ; aquatic ecosystems ; ecological modeling)
Sažetak
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.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Biologija, Građevinarstvo
POVEZANOST RADA
Projekti:
MZOS-114-0982709-2549 - HIDROLOGIJA OSJETLJIVIH VODNIH RESURSA U KRŠU (Ožanić, Nevenka, MZOS ) ( CroRIS)
uniri-tehnic-18-129
17.06.2.1.02
Ustanove:
Građevinski fakultet, Rijeka
Profili:
Goran Volf
(autor)