Сибирский федеральный университет 
- Номер
- Журнал СФУ. Техника и технологии. 2026 19 (1)
- Авторы
- Копытов, А. П.; Кузин, Д. А.
- Контактная информация
- Копытов, А. П. : Дальневосточный федеральный университет Российская Федерация, Владивосток; Кузин, Д. А. : Дальневосточный федеральный университет Российская Федерация, Владивосток
- Ключевые слова
- логистическая регрессия; случайный лес; сверточная нейронная сеть; спутниковые изображения; природный пожар; спектральные каналы; матрица ошибок; метрика ROC-AUC; logistic regression; random forest; convolutional neural network; satellite images; wildfire; spectral channels; error matrix; ROC-AUC metric
- Аннотация
В данной статье представлен анализ алгоритмов машинного обучения «Случайный лес», «Логистическая регрессия» и «Сверточная нейронная сеть». Проведен обзор научной и научно- технической литературы по теме исследования, проанализированы ключевые преимущества и ограничения рассмотренных алгоритмов. Особое внимание уделено применению алгоритмов в задачах классификации изображений, сбору данных и подготовке спутниковых снимков к обучению. Статья содержит практическую реализацию и сравнительный анализ эффективности алгоритмов в различных условиях. Цель статьи – предоставить понимание математических основ алгоритмов и практических аспектов применения алгоритмов машинного обучения в определении пожаров на спутниковых изображениях
- Страницы
- 126–138
- EDN
- WFCOEO
- Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
- https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/158144
Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).