Amazon SageMaker – Häufig gestellte Fragen zu Geodaten-ML
F: Was sind Geodaten?
Geodaten stellen Merkmale oder Objekte auf der Erdoberfläche dar. Die erste Art von Geodaten sind Vektordaten, die zweidimensionale Geometrie wie Punkte, Linien oder Polygone verwenden, um Objekte wie Straßen und Landgrenzen darzustellen. Mit Geo-Tags versehene Standortdaten gelten ebenfalls als Vektordaten. Dazu gehören Points of Interest (z. B. der Eiffelturm), mit Ortsangaben versehene Beiträge in sozialen Medien, Breiten- und Längengradkoordinaten oder verschiedene Stile und Formate von Straßenadressen. Die zweite Art von Geodaten sind Rasterdaten, wie z. B. Bilder, die von Satelliten, Luftplattformen oder Fernerkundungsplattformen erfasst werden. Dieser Datentyp verwendet eine Pixelmatrix, um zu definieren, wo sich die Merkmale befinden. Sie können Rasterformate zum Speichern unterschiedlicher Daten verwenden.
F: Wie erhalte ich Geodaten?
Mit den Geodaten-Funktionen von Amazon SageMaker können Sie Geodaten wie Landsat 8 und Sentinel-2 verwenden. Sie können auch Ihre eigenen Daten importieren, einschließlich Standortdaten, die von GPS-Geräten, vernetzten Fahrzeugen oder Internet der Dinge (IoT)-Sensoren generiert werden, Besucherzahlen in Einzelhandelsgeschäften, Geomarketing- und Volkszählungsdaten oder Daten von Drittanbietern. Die Geodaten-Funktionen von SageMaker unterstüzten Sie auch dabei, diese Daten mit speziell entwickelten Funktionen des Amazon Location Service anzureichern, z. B. das Konvertieren von Breiten- und Längengraden in Straßenadressen.
F: Was sind Geodaten-Funktionen von SageMaker?
Die Geodatenfunktionen von SageMaker ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Machine-Learning-Ingenieuren (ML), ML-Modelle für Vorhersagen mithilfe von Geodaten zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen. Sie können Ihre eigenen Daten wie Planet-Labs-Satellitendaten von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) verwenden oder Daten von Open Data on AWS, Amazon Location Service und anderen Geodatenquellen von SageMaker erwerben.
F: Wie kann ich die Effizienz mit den Geodatenfunktionen von SageMaker steigern?
Die Geodatenfunktionen von SageMaker bieten Benutzern Instanztypen und Notizbücher, die für Geodaten-ML optimiert sind. Diese Notebooks verfügen über eingebettete Visualisierungstools und häufig verwendete Open-Source-Geodatenbibliotheken sowie speziell entwickelte Modelle, Algorithmen und Funktionen. Sie können Ihre Datenvorverarbeitung mit integrierten Geodaten-Operationen wie dem Kartenabgleich vereinfachen. Beschleunigen Sie die Entwicklung von Geodaten-ML-Modellen und senken Sie die Gesamtbetriebskosten, indem Sie eines der vorgefertigten Modelle verwenden, oder entwickeln Sie Ihre eigenen Geodaten-ML-Modelle. Mit den integrierten Visualisierungstools können Sie Vorhersagen auf einer Karte überlagern und so die Zusammenarbeit beschleunigen.
F: Warum sollte ich Geodaten-ML-Funktionen von SageMaker verwenden?
Sie können Geodaten-ML-Funktionen von SageMaker verwenden, um Vorhersagen zu Geodaten schneller zu treffen als mit Do-it-yourself-Lösungen. Die Geodaten-Funktionen von SageMaker vereinfachen den Zugriff auf Geodaten aus Ihren vorhandenen Data Lakes, Open-Source-Datensätzen und anderen Geodatenquellen von SageMaker. Die Geodaten-Funktionen von SageMaker minimieren den Bedarf an benutzerdefinierten Infrastruktur- und Datenvorverarbeitungsfunktionen, da sie speziell entwickelte Algorithmen für eine effiziente Datenaufbereitung, Modelltraining und Inferenz bieten. Sie können auch benutzerdefinierte Visualisierungen und Daten von Amazon SageMaker Studio aus erstellen und für Ihr Unternehmen freigeben. Zu den Geodaten-Funktionen von SageMaker gehören vortrainierte Modelle für allgemeine Anwendungen in der Landwirtschaft, Immobilien, Versicherungen und Finanzdienstleistungen.