Diplomová práca


Info Denník PS(1) Denník PS(2)

[EN] Explainable Machine Learning for Nowcasting


[SK] Vysvetliteľné strojové učenie pre predpovedanie v reálnom čase


Vedúci: prof. RNDr. Roman Ďurikovič, PhD.


Konzultant: Mgr. Irina Malkin Ondík, PhD.


Cieľ:

Anotácia:

V meteorológii sa predpoveď počasia na veľmi krátke časové obdobie dopredu označuje ako nowcasting. V tomto časovom rozmedzí do dvoch hodín numerické predpovede počasia často zlyhávajú a meteorológovia sa uchyľujú k strojovému učeniu. Typickými vstupmi sú séria snímok získaných radarmi alebo satelitmi v po sebe nasledujúcich časových intervaloch a výstupom je predpovedaná snímka. V súčasnosti je všeobecne akceptovaná potreba vysvetliteľnej AI. Zatiaľ čo tieto techniky sú dobre preskúmané pre klasifikáciu obrázkov a modelovanie časových radov, v súčasnosti existuje len niekoľko pilotných metód pre oblasť vysvetliteľného strojového učenia pre nowcasting. Hlavnou náplňou práce by bolo navrhnúť a implementovať post-hoc modelovo-agnostickú metódu pre vysvetliteľné strojové učenie. Navrhovaná metóda sa potom použije na analýzu existujúcej metódy strojového učenia nowcasting.


Kľúčové slová:

nowcasting, vysvetliteľné strojové učenie, časové rady, obrázky

GitHub