地理空間機器學習 (ML) 的 Amazon SageMaker 常見問答集

問:什麼是地理空間資料?

地理空間資料代表地球表面的特徵或對象。第一種地理空間資料類型是向量資料,其使用點、線或多邊形等二維幾何圖形來表示道路和陸地邊界等對象。地理標籤的位置資料也被視為向量資料。其包含興趣點 (例如艾菲爾鐵塔),附上位置標籤的社交媒體發文、經緯度坐標,或不同類型和格式的街道地址。第二種地理空間資料類型是網格資料,例如衛星、航空平台或遠端感應平台收集的影像。該資料類型使用像素矩陣來定義特徵所在的位置。您可以使用網格格式來儲存變化的資料。

問:我該如何取得地理空間資料?

Amazon SageMaker 地理空間功能允許您使用地理空間資料,例如 Landsat 8 以及 Sentinel-2。您也可以匯入自己的資料,包含從 GPS 裝置、聯網車輛或物聯網 (IoT) 感應器產生的位置資料、零售商店客流量、地理行銷和人口普查資料,或從第三方廠商獲得的資料。Amazon SageMaker 地理空間功能還幫助您使用來自 Amazon Location Service 的專用功能豐富資料,例如將緯度和經度位置轉換為街道地址。

問:什麼是 SageMaker 地理空間功能?

SageMaker 地理空間功能使資料科學家和機器學習 (ML) 工程師可以更輕鬆地建置、訓練和部署 ML 模型,以使用地理空間資料進行預測。您可以使用自己的資料,例如來自 Amazon S3 的 Planet Labs 衛星資料,或從 AWS 上的開放資料、Amazon Location Service 和其他 SageMaker 地理空間資料來源取得數據。

問:我該如何透過 SageMaker 地理空間功能提升效率?

您可以使用地圖配對之類的內建地理空間操作來簡化資料預先處理。透過使用其中一種預先建置的模型,或開發您自己的地理空間 ML 模型,加速地理空間 ML 模型開發並降低總體擁有成本。您可以使用內建視覺化工具視覺化地圖上分層的預測,從而加快協作速度。

問:我為何該使用 SageMaker 地理空間機器學習 (ML) 功能?

您可以使用 SageMaker 地理空間機器學習 (ML) 功能,比 DIY 解決方案更快速地預測地理空間資料。SageMaker 地理空間功能使您可以更輕鬆地從現有資料湖、開放原始碼資料集,和其他 SageMaker 地理空間資料來源存取地理空間資料。SageMaker 地理空間功能透過提供用於高效率資料準備、模型訓練和推論的專用演算法,將建置自定基礎設施和資料預先處理功能的需求降到最低。您也可以使用來自 Amazon SageMaker Studio 的組織,建立與共享自訂視覺化與資料。SageMaker 地理空間功能包含用於農業、房地產、保險和金融服務領域常見用途的預先訓練的模型。