Publicado: May 19, 2023
O Amazon SageMaker já oferece suporte para machine learning (ML) geoespacial, tornando mais fácil para cientistas de dados e engenheiros de ML criarem, treinarem e implantarem modelos de ML usando dados geoespaciais. Hoje, a maioria de todos os dados gerados contém informações geoespaciais, mas apenas uma pequena fração deles é usada para ML porque acessar, processar e visualizar os dados é complexo, demorado e caro.
Os novos recursos geoespaciais do SageMaker simplificam o processo de criação, treinamento e implantação de modelos com dados geoespaciais. Agora você pode acessar fontes de dados geoespaciais prontamente disponíveis, processar ou enriquecer com eficiência conjuntos de dados geoespaciais em grande escala com operações específicas e acelerar a criação de modelos selecionando modelos de ML pré-treinados. Você pode então analisar e explorar as previsões geradas em um mapa interativo dentro do SageMaker e compartilhar e colaborar nos resultados. Você pode usar os recursos geoespaciais do SageMaker para uma ampla variedade de casos de uso, como suporte ao desenvolvimento urbano sustentável, à maximização do rendimento da colheita e segurança alimentar, à avaliação de riscos e reivindicações de seguro e à previsão da utilização do site de varejo.
A partir de hoje, os recursos geoespaciais do SageMaker também oferecem suporte a chaves gerenciadas por clientes da Amazon Virtual Private Cloud (VPC) e do AWS Key Management Service (KMS). Usando a Amazon VPC, você tem controle total sobre seu ambiente de rede e pode se conectar com mais segurança às suas workloads geoespaciais na AWS. As chaves gerenciadas pelo cliente do AWS KMS oferecem maior flexibilidade e controle usando suas próprias chaves para criptografar workloads geoespaciais.
O suporte do Amazon SageMaker para ML geoespacial já está disponível na região Oeste dos EUA (Oregon).
Para saber mais sobre os recursos geoespaciais de ML, visite a página da Web, veja nossa documentação ou leia nossa publicação no blog.