ML geospaziale con Amazon SageMaker (anteprima)
Costruisci, addestra e implementa modelli di ML più rapidamente utilizzando i dati geospaziali
Fino a 10 GB di spazio di rchiviazione gratuito
per 30 giorni con il Piano gratuito AWS
Accedi a origini di dati geospaziali prontamente disponibili, tra cui immagini satellitari, mappe e dati di localizzazione.
Elabora o arricchisci in modo efficiente set di dati geospaziali su larga scala con operazioni appositamente concepite come il ricampionamento, il mosaico e la geocodifica inversa.
Accelera la creazione di modelli utilizzando modelli di reti neurali profonde integrate e pre-addestrate, come la segmentazione della copertura del suolo e il mascheramento delle nuvole.
Analizza i dati geospaziali ed esplora le previsioni dei modelli su una mappa interattiva utilizzando una grafica accelerata in 3D con strumenti di visualizzazione integrati.
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 di Amazon SageMaker Studio
Casi d'uso
Valutare il rischio e le richieste di risarcimento assicurativo
Misurare il rischio, convalidare le richieste di risarcimento e prevenire le frodi, analizzare l'impatto dei danni dei disastri naturali sulle economie locali e monitorare i progetti di costruzione.
Studiare le strategie di trading
Monitorare le attività finanziarie a livello globale, prevedere i prezzi delle materie prime, migliorare le strategie di copertura o di trading e mitigate l'impatto della volatilità dei prezzi.
Monitorare i cambiamenti climatici
Tracciare la deforestazione e la biodiversità, misurare le emissioni di gas metano, creare piani di resilienza climatica e migliorare l'affidabilità della rete elettrica.
Sostenere lo sviluppo urbano sostenibile
Progettare ambienti urbani più sostenibili e vivibili, identificare aree per lo sviluppo del territorio, seguire le tendenze del traffico o valutare la fattibilità di progetti energetici.
Massimizzare la resa del raccolto e la sicurezza alimentare
Visualizzare le immagini satellitari per diagnosticare la salute delle piante, assicurare e classificare le colture, prevedere la resa del raccolto, prevedere la domanda di prodotti agricoli o individuare i confini delle aziende agricole.
Prevedere la domanda di vendita al dettaglio
Tracciare le aree cittadine in forte crescita per migliorare le vendite o i canali di distribuzione, oppure combinare i dati sulla posizione con le informazioni sulla concorrenza per scegliere le nuove sedi dei negozi.
Come iniziare
Blog AWS News
Utilizza Amazon SageMaker per costruire, addestrare e distribuire modelli di ML utilizzando dati geospaziali.
Guida per gli sviluppatori
Per saperne di più sulle funzionalità geospaziali di Amazon SageMaker, consulta questa guida dettagliata.
Esempio di notebook
Scopri come gli agricoltori possono ottimizzare la produzione delle colture grazie all'analisi avanzata e al ML.