Это пошаговая инструкция по классификации мультиспектральных снимков со спутника Landsat 5. Сегодня в ряде сфер глубокое обучение доминирует как инструмент для решения сложных проблем, в том числе геопространственных. Надеюсь, вы знакомы с датасетами спутниковых снимков, в частности, Landsat 5 TM. Если вы немного разбираетесь в работе алгоритмов машинного обучения, то это поможет вам быстро освоить это руководство. А для тех, кто не разбирается, будет достаточным знать, что, по сути, машинное обучение заключается в установлении взаимосвязей между несколькими характеристиками (набором признаков Х) объекта с другим его свойством (значением или меткой, — целевой переменной Y). Мы подаём на вход модели много объектов, для которых известны признаки и значение целевого показателя/класса объекта (размеченные данные) и обучаем ее так, чтобы она могла спрогнозировать значение целевой переменной Y для новых данных (неразмеченных).
На днях победители чемпионата по программированию, который завершился в начале лета, получили заслуженные призы. Для этого мы позвали их, а также всех остальных финалистов из топ-20 каждого направления в московский офис Яндекса. Ещё раз поздравляем тех, кто сумел выйти в финал.