Mesterséges intelligencia algoritmusok robosztusabbá tétele mélytanulás alkalmazásával
2023-2024 tavasz
Nincs megadva
Téma leírása
Az adattudományok területén gyakori probléma a hiányzó adatok, meghibásodott szenzorok adatainak kezelése. Ilyenkor általában kétféle módon lehet megoldani szoftveres úton a problémát: vagy a hiányzó adatokat pótoljuk és arra futtatjuk a meglévő mesterséges intelligencia alapú algoritmust, vagy a mesterséges intelligencia algoritmust terjesztjük ki úgy, hogy adatvesztés esetén is robosztus maradjon (pl. különböző adataugmentációs technikák segítségével).
A félév során a feladatod meglévő algoritmusok továbbfejlesztése, robosztusabbá tétele annak figyelembevételével, hogy azok adatvesztés esetén is pontosak maradjanak.
Elsősorban olyan érdeklődők jelentkezését várom, akik korábban már találkoztak a gépi tanulással vagy mélytanulással.
A téma a későbbiek során TDK dolgozat vagy szakdolgozat/diplomaterv téma is lehet.
A félév kezdete előtt mindenképp egyeztessünk. Kérdés esetén keress Teams-en, vagy emailben. :)
Feltételek
-
Alapszintű ismeretek a mélytanulás területén (PyTorch vagy Tensorflow ismerete)
Maximális létszám:
1 fő