Category: Artificial Intelligence

この投稿では、Amazon SageMaker の地理空間機能から生成された予測を農業データプラットフォームのユーザーインターフェイスにどのように使用できるかを見ていきます。さらに、リモートセンシングアルゴリズム、クラウドマスキング (衛星画像内の雲を自動的に検出) 、自動画像処理パイプラインなどの高度な機械学習 (ML) 主導の洞察をソフトウェア開発チームが農業データプラットフォームに追加する方法についても説明します。これらの追加機能により、農学者、ソフトウェア開発者、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、リモートセンシングチームは、スケーラブルで価値のある意思決定支援システムを農家に提供できるようになります。この投稿では、ML ベースの農地セグメンテーションや事前にトレーニングされた農業用地理空間モデルなど、SageMaker の地理空間機能を実証するエンドツーエンドのノートブックと GitHub リポジトリの例も紹介します。

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はじめに みなさんこんにちは。ソリューションアーキテクトの眞壽田（ますた）です。2023年1月25日に、AWS […]

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このブログは、AWS ソリューション アーキテクチャの R&D およびイノベーション チームのシニア […]