Анна рассказала, что учить тематическим областям не будут, упор - на технологии и общие методы. Много связей и возможностей для реальных R&D проектов. Подробности - в записи и на презентации.
Типовая цепочка: Данные и их разметка -> применение модели (коих огромное множество) -> выходная разметка (распознанные или классифицированные объекты или другие знания, выраженные через метки)
Особенность работы со спутниковыми данными - они порождают очень много производных, которые тоже хочется анализировать. В итоге к и так объёмным данным прибавляется ещё.
Применяется искусственное дополнение данных, чтобы увеличить выборку. Исходные данные поворачиваются, масштабируются и т.д., тем самым наращивается обучающая выборка
VGG-16 - одна из самых популярных архитектур сверточной нейронной сети. Одна на практике она избыточно сложна для многих задач. Но отталкиваясь от неё можно удачно подобрать свою архитектуру