Thesis supervisor: Tamás Bécsi
Location of studies (in Hungarian): Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék Abbreviation of location of studies: KJIT
Description of the research topic:
Az elmúlt évek során rendkívüli fejlődést tapasztalhattunk a megerősítéses tanulás területén, amely egyértelműen mutatja a technológiában rejlő potenciált. Az említett területeken elért eredmények fokozatosan kezdtek átszivárogni különböző járműirányítási és közlekedésirányítási problémákat megoldó algoritmusok közé.
Azonban ezeknek a módszereknek a valós járműipari alkalmazhatósága kétséges leginkább biztonságkritikus vonatkozásaik miatt. Azonban több olyan réteg van a döntéshozás szintjén túl, amelyekben az iparban legelterjedtebb módszerek már mély tanulást alkalmaznak, ilyen a környezetérzékeléshez tartozó feladatok sokasága, mint az adott járművet körülvevő objektumok detektálása, klasszifikálása vagy akár szegmentálása. Ezek a feladatok alapvetően felügyelt tanuláson alapulnak, azonban az elmúlt néhány évben megjelentek olyan tudományos munkák, amelyek bemutatták, hogy megerősítéses tanulás közbeiktatásával ezekben a feladatokban sokkal jobb eredmény érhető el a már megszokott felügyelt tanulási módszerek alkalmazásával. Ugyanis a megerősítéses tanulás lehetőséget ad, a felügyelt tanulás hiperparamétereinek hatékony optimalizálására, a kiindulásai hálózati architektúra optimális megválasztására, tanulható augmentációs technikák kialakítására, valamint a tanítás végén megszületett hálózat ritkítása.
Ezek a kutatási irányok lehetőséget biztosítanak arra, hogy a jelölt egyrészről olyan módon alkalmazhassa a megerősítéses tanulást, amelynek relevanciája alapvető az iparban, hiszen a már meglévő és járművekbe beépített gépi tanulási módszerek további teljesítménynövelését teszi lehetővé, valamint tudományos értéke is jelentős, hiszen a terület néhány munkától eltekintve még kidolgozásra vár.
Required language skills: angol Recommended language skills (in Hungarian): angol Further requirements: Informatikai és szabályozástechnikai alapismeretek
Number of students who can be accepted: 1
Deadline for application: 2024-04-30
2024. IV. 17. ODT ülés Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).
Login
