تعلّم الآلة للبيانات الجغرافية المكانية باستخدام Amazon SageMaker
إنشاء نماذج تعلّم الآلة (ML) وتدريبها ونشرها بشكل أسرع باستخدام البيانات الجغرافية المساحية
سبب أهمية تعلّم الآلة وفقًا للتحليلات الجغرافية المساحية؟
يعرض هذا الفيديو كيفية استخدام البيانات الجغرافية المساحية مثل صور الأقمار الصناعية وبيانات الموقع ويمكن استخدامه للابتكار بشكل أسرع واتخاذ قرارات ذكية عبر مجموعة كبيرة من حالات الاستخدام والمجالات.
سبب أهمية تعلّم الآلة وفقًا للتحليلات الجغرافية المساحية؟
يعرض هذا الفيديو كيفية استخدام البيانات الجغرافية المساحية مثل صور الأقمار الصناعية وبيانات الموقع ويمكن استخدامه للابتكار بشكل أسرع واتخاذ قرارات ذكية عبر مجموعة كبيرة من حالات الاستخدام والمجالات.
كيفية العمل
يحتوي هذا الرسم البياني على ستة مقاطع. يحتوي المقطع الأول على صورة تمثل البيانات وتحمل عنوان "تعلّم الآلة للبيانات الجغرافية المساحية مع Amazon SageMaker." في هذه الخطوة، يمكنك إنشاء نماذج تعلّم الآلة (ML) وتدريبها ونشرها باستخدام البيانات الجغرافية المكانية.
يحتوي المقطع الثاني على أربع صور صغيرة تمثل مصادر البيانات وتحمل عنوان "الوصول لمصادر البيانات." في هذه الخطوة، يمكنك الوصول إلى مصادر البيانات الجغرافية المساحية، من صور الأقمار الصناعية إلى وضع الخرائط أو بيانات الموقع أو تحميل بيانات الملكية الفكرية.
يحتوي المقطع الثالث على صورة لكرة عليها ترس صغير وتحمل عنوان "إثراء البيانات وتحويلها." في هذه الخطوة، يمكنك استخدام العمليات المدمجة مثل الترميز الجغرافي العكسي وتكوين البيانات وتسمية البيانات لإعداد بياناتك.
يحتوي المقطع الرابع على نماذج تمثل الصور مع سهم كمبيوتر صغير ينقر عليها وتحمل عنوان "تدريب نموذج أو تحديده." في هذه الخطوة، يمكنك تحديد نماذج مخصصة حديثة أو تقديم نموذجك الخاص وتدريبه.
يحتوي المقطع الخامس على صورة صاروخ يطير من صندوق ويحمل عنوان "نشر نموذج." في هذه الخطوة، يمكنك نشر نموذجك واستضافته للتوقع باستخدام بيانات فعلية.
يحتوي المقطع السادس والأخير على صورة عدسة مكبرة فوق خريطة وتحمل عنوان "تمثيل التوقعات مرئيًا." في هذه الخطوة، يمكنك استكشاف توقعات النماذج وتحليلها على خريطة من دفتر استوديو Amazon SageMaker
كيفية العمل
يحتوي هذا الرسم البياني على ستة مقاطع. يحتوي المقطع الأول على صورة تمثل البيانات وتحمل عنوان "تعلّم الآلة للبيانات الجغرافية المساحية مع Amazon SageMaker." في هذه الخطوة، يمكنك إنشاء نماذج تعلّم الآلة (ML) وتدريبها ونشرها باستخدام البيانات الجغرافية المكانية.
يحتوي المقطع الثاني على أربع صور صغيرة تمثل مصادر البيانات وتحمل عنوان "الوصول لمصادر البيانات." في هذه الخطوة، يمكنك الوصول إلى مصادر البيانات الجغرافية المساحية، من صور الأقمار الصناعية إلى وضع الخرائط أو بيانات الموقع أو تحميل بيانات الملكية الفكرية.
يحتوي المقطع الثالث على صورة لكرة عليها ترس صغير وتحمل عنوان "إثراء البيانات وتحويلها." في هذه الخطوة، يمكنك استخدام العمليات المدمجة مثل الترميز الجغرافي العكسي وتكوين البيانات وتسمية البيانات لإعداد بياناتك.
يحتوي المقطع الرابع على نماذج تمثل الصور مع سهم كمبيوتر صغير ينقر عليها وتحمل عنوان "تدريب نموذج أو تحديده." في هذه الخطوة، يمكنك تحديد نماذج مخصصة حديثة أو تقديم نموذجك الخاص وتدريبه.
يحتوي المقطع الخامس على صورة صاروخ يطير من صندوق ويحمل عنوان "نشر نموذج." في هذه الخطوة، يمكنك نشر نموذجك واستضافته للتوقع باستخدام بيانات فعلية.
يحتوي المقطع السادس والأخير على صورة عدسة مكبرة فوق خريطة وتحمل عنوان "تمثيل التوقعات مرئيًا." في هذه الخطوة، يمكنك استكشاف توقعات النماذج وتحليلها على خريطة من دفتر استوديو Amazon SageMaker