Q: 지리 공간 데이터란 무엇인가요?

지리 공간 데이터는 지구 표면의 형상이나 물체를 나타냅니다. 지리 공간 데이터의 첫 번째 유형은 벡터 데이터로, 점, 선 또는 다각형과 같은 2차원 기하학 구조를 사용하여 도로와 토지 경계 같은 객체를 나타냅니다. 지오 태깅 위치 데이터도 벡터 데이터로 간주됩니다. 여기에는 관심 장소(예: 에펠탑), 위치가 태깅된 소셜 미디어 게시물, 위도 및 경도 좌표 또는 다양한 스타일과 형식의 상세 주소가 포함됩니다. 지리 공간 데이터의 두 번째 유형은 위성, 고소 플랫폼 또는 원격 감지 플랫폼에서 수집한 이미지와 같은 래스터 데이터입니다. 이 데이터 유형은 픽셀 매트릭스을 사용하여 형상이 있는 위치를 정의합니다. 래스터 형식은 다양한 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

Q: 지리 공간 데이터는 어떻게 얻나요?

Amazon SageMaker 지리 공간 기능을 통해 Landsat 8 및 Sentinel-2와 같은 지리 공간 데이터를 사용할 수 있습니다. GPS 디바이스, 커넥티드 차량 또는 사물 인터넷(IoT) 센서, 소매점 방문자 분석, 지리 마케팅 및 인구 조사 데이터 또는 서드 파티 공급업체로부터 획득한 데이터를 비롯한 자체 데이터를 가져올 수도 있습니다. 또한 SageMaker 지리 공간 기능에서는 위도 및 경도 위치를 주소로 변환하는 등, Amazon Location Service의 특수 기능을 사용하여 이 데이터를 보강할 수 있습니다.

Q: SageMaker 지리 공간 기능은 어떤 것들이 있나요?

SageMaker 지리 공간 기능을 사용하면 데이터 사이언티스트와 기계 학습(ML) 엔지니어가 지리 공간 데이터를 사용하여 예측을 위한 ML 모델을 손쉽게 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다. Amazon S3에서 Planet Labs 위성 데이터와 같은 자체 데이터를 가져오거나, Open Data on AWS, Amazon Location Service 및 기타 SageMaker 지리 공간 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.

Q: SageMaker 지리 공간 기능으로 효율성을 어떻게 높일 수 있나요?

지도 매칭 등, 기본 제공되는 지리 공간 작업을 활용하여 데이터 전처리를 간소화할 수 있습니다. 사전 구축된 모델 중 하나를 사용하여 지리 공간 ML 모델 개발을 가속화하고 총 소유 비용을 줄이거나 자체 지리 공간 ML 모델을 개발할 수 있습니다. 기본 제공되는 시각화 도구를 사용하여 계층화된 예측을 지도에 시각화할 수 있으며, 이를 통해 보다 빠르게 협업할 수 있습니다.

Q: SageMaker 지리 공간 ML 기능을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

SageMaker 지리 공간 ML 기능을 사용하면 DIY 솔루션보다 빠르게 지리 공간 데이터에 대한 예측 결과를 얻을 수 있습니다. SageMaker 지리 공간 기능을 사용하면 기존 데이터 레이크, 오픈 소스 데이터 세트 및 기타 SageMaker 지리 공간 데이터 소스의 지리 공간 데이터에 보다 손쉽게 액세스할 수 있습니다. SageMaker 지리 공간 기능은 효율적인 데이터 준비, 모델 훈련 및 추론을 지원하는 목적별 알고리즘을 제공하므로, 맞춤형 인프라와 데이터 전처리 기능을 구축해야 하는 필요성이 최소화됩니다. 또한 Amazon SageMaker Studio에서 맞춤형 시각화 요소와 데이터를 생성하고 조직에서 공유할 수 있습니다. SageMaker 지리 공간 기능에는 농업, 부동산, 보험 및 금융 서비스 분야에서 일반적인 용도로 사용 가능한 사전 훈련된 모델이 포함되어 있습니다.