ML geospaziale con Amazon SageMaker
Costruisci, addestra e implementa modelli di ML più rapidamente utilizzando i dati geospazialiPerché il ML geospaziale?
Il video mostra come i dati geospaziali, quali immagini satellitari, mappe e dati di localizzazione, possano essere utilizzati per innovare più rapidamente e prendere decisioni intelligenti in un'ampia gamma di casi d'uso e settori.
Perché il ML geospaziale?
Il video mostra come i dati geospaziali, quali immagini satellitari, mappe e dati di localizzazione, possano essere utilizzati per innovare più rapidamente e prendere decisioni più intelligenti in un'ampia gamma di casi d'uso e settori.
Come funziona
Il diagramma è composto da sei sezioni. La prima sezione presenta un'immagine che rappresenta i dati ed è intitolata "ML geospaziale con Amazon SageMaker". In questa fase, costruisci, addestra e implementa modelli di ML utilizzando i dati geospaziali.
La seconda sezione contiene quattro piccole immagini che rappresentano le origini dei dati ed è intitolata "Accedi alle origini dei dati". In questa fase è possibile accedere a origini di dati geospaziali, dalle immagini satellitari ai dati di mappatura e localizzazione, oppure caricare i propri dati proprietari.
La terza sezione presenta l'immagine di un mappamondo con un piccolo ingranaggio sovrapposto ed è intitolata "Trasforma e arricchisci i dati". In questa fase è possibile utilizzare operazioni integrate come la geocodifica inversa, il mosaico e l'etichettatura dei dati per preparare i dati.
La quarta sezione comprende un'immagine che rappresenta i modelli, con una piccola freccia del computer che fa clic su di essi, ed è intitolata "Seleziona o addestra un modello". In questa fase, è possibile selezionare modelli all'avanguardia, costruiti appositamente, oppure portare e addestrare il proprio modello.
La quinta sezione presenta l'immagine di un razzo che vola fuori da una scatola ed è intitolata "Implementa un modello". In questa fase, è possibile implementare e ospitare il modello per fare previsioni utilizzando dati reali.
La sesta e ultima sezione comprende l'immagine di una lente di ingrandimento su una mappa ed è intitolata "Visualizza le previsioni". In questa fase, è possibile esplorare e analizzare le previsioni del modello su una mappa dal notebook Amazon SageMaker Studio
Come funziona
Il diagramma è composto da sei sezioni. La prima sezione presenta un'immagine che rappresenta i dati ed è intitolata "ML geospaziale con Amazon SageMaker". In questa fase, costruisci, addestra e implementa modelli di ML utilizzando i dati geospaziali.
La seconda sezione contiene quattro piccole immagini che rappresentano le origini dei dati ed è intitolata "Accedi alle origini dei dati". In questa fase è possibile accedere a origini di dati geospaziali, dalle immagini satellitari ai dati di mappatura e localizzazione, oppure caricare i propri dati proprietari.
La terza sezione presenta l'immagine di un mappamondo con un piccolo ingranaggio sovrapposto ed è intitolata "Trasforma e arricchisci i dati". In questa fase è possibile utilizzare operazioni integrate come la geocodifica inversa, il mosaico e l'etichettatura dei dati per preparare i dati.
La quarta sezione comprende un'immagine che rappresenta i modelli, con una piccola freccia del computer che fa clic su di essi, ed è intitolata "Seleziona o addestra un modello". In questa fase, è possibile selezionare modelli all'avanguardia, costruiti appositamente, oppure portare e addestrare il proprio modello.
La quinta sezione presenta l'immagine di un razzo che vola fuori da una scatola ed è intitolata "Implementa un modello". In questa fase, è possibile implementare e ospitare il modello per fare previsioni utilizzando dati reali.
La sesta e ultima sezione comprende l'immagine di una lente di ingrandimento su una mappa ed è intitolata "Visualizza le previsioni". In questa fase, è possibile esplorare e analizzare le previsioni del modello su una mappa dal notebook Amazon SageMaker Studio