The Machine-Learning Methods in the Environmental Risk Assessment Spatial Modelling
| Název česky | Metódy strojového učenia v oblasti priestorového modelovania pre vyhodnocovanie rizík ohrozenia životného prostredia |
|---|---|
| Autoři | |
| Rok publikování | 2006 |
| Druh | Článek ve sborníku |
| Konference | Proceedings of the 2nd international summer school on computational biology |
| Fakulta / Pracoviště MU | |
| Citace | |
| Obor | Informatika |
| Klíčová slova | machine learning; spatial modeling; environmental risk assessment |
| Popis | Kombinácia GIS a ML je veľmi sľubná a vyzývajúca, ale aj náročná úloha. Hoci modely pre malé územia sa javia ako jednoduchšie (priehľadnejšie), nie je to vždy pravda. V mnohých prípadoch takéto menšie územia (vodné toky bez priľahlých plôch, len polia bez miest a tovární) sú ovplyvnené procesmi detekovateľnými iba vo väčšom merítku. Na takýchto malých územiach, popísané procesy sa javia ako šum, alebo nepredikovateľné udalosti. Je zrejmé, že čím väčšie územia sa snažíme zahrnúť do výpočtového modelu, tým musíme čeliť zložitejším problémom. Pri takýchto veľkých územiach vyvstávajú rozličné problémy, ktoré nemusia byť popísané a zahrnuté v malých modeloch. Vedecké úsilie sa v súčastnosti sústreďuje na pohyby rôznych polutantov (voda, pôda, vzduch). Tieto pohyby su ovplyvnené rôznymi priamymi a nepriamymi vplyvmi, ktore je veľmi obťiažne popísať. |
| Související projekty: |