Công nghệ máy học không gian địa lý với Amazon SageMaker
Dùng dữ liệu không gian địa lý để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học nhanh hơnTại sao nên sử dụng công nghệ máy học không gian địa lý?
Video cho thấy cách sử dụng dữ liệu không gian địa lý, chẳng hạn như hình ảnh vệ tinh, bản đồ và dữ liệu vị trí, để đổi mới nhanh hơn và đưa ra quyết định thông minh trong nhiều trường hợp sử dụng và nhiều ngành.
Tại sao nên sử dụng công nghệ máy học không gian địa lý?
Video cho thấy cách sử dụng dữ liệu không gian địa lý, chẳng hạn như hình ảnh vệ tinh, bản đồ và dữ liệu vị trí, để đổi mới nhanh hơn và đưa ra quyết định thông minh hơn trong nhiều trường hợp sử dụng và nhiều ngành.
Cách thức hoạt động
Sơ đồ có sáu phần. Phần đầu tiên có hình ảnh đại diện cho dữ liệu và có tiêu đề: “Công nghệ máy học không gian địa lý với Amazon SageMaker”. Tại bước này, bạn có thể xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học bằng dữ liệu không gian địa lý.
Phần thứ hai có bốn hình ảnh nhỏ đại diện cho các nguồn dữ liệu và có tiêu đề: “Truy cập các nguồn dữ liệu”. Tại bước này, bạn có thể truy cập các nguồn dữ liệu không gian địa lý, từ hình ảnh vệ tinh đến dữ liệu bản đồ và vị trí hoặc tải lên dữ liệu độc quyền của mình.
Phần thứ ba có hình ảnh quả địa cầu với một bánh răng nhỏ phủ lên trên và có tiêu đề: “Chuyển đổi và làm phong phú dữ liệu”. Tại bước này, bạn có thể sử dụng các thao tác tích hợp sẵn như mã hóa địa lý ngược, ghép ảnh và ghi nhãn dữ liệu để chuẩn bị dữ liệu của mình.
Phần thứ tư bao gồm một hình ảnh đại diện cho các mô hình, với một mũi tên máy tính nhỏ nhấp vào các mô hình và có tiêu đề: “Chọn hoặc đào tạo mô hình”. Tại bước này, bạn có thể chọn các mô hình hiện đại, được xây dựng theo mục đích hoặc mang theo và đào tạo mô hình của riêng bạn.
Phần thứ năm có hình ảnh tên lửa bay ra khỏi hộp và có tiêu đề: “Triển khai mô hình”. Tại bước này, bạn có thể triển khai và lưu trữ mô hình của mình để đưa ra dự đoán sử dụng dữ liệu trong thế giới thực.
Phần thứ sáu và cũng là phần cuối cùng bao gồm hình ảnh kính lúp trên bản đồ và có tiêu đề: “Trực quan hóa các dự đoán”. Tại bước này, bạn có thể khám phá và phân tích các dự đoán mô hình trên bản đồ từ sổ tay Studio Amazon SageMaker của mình
Cách thức hoạt động
Sơ đồ có sáu phần. Phần đầu tiên có hình ảnh đại diện cho dữ liệu và có tiêu đề: “Công nghệ máy học không gian địa lý với Amazon SageMaker”. Tại bước này, bạn có thể xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học bằng dữ liệu không gian địa lý.
Phần thứ hai có bốn hình ảnh nhỏ đại diện cho các nguồn dữ liệu và có tiêu đề: “Truy cập các nguồn dữ liệu”. Tại bước này, bạn có thể truy cập các nguồn dữ liệu không gian địa lý, từ hình ảnh vệ tinh đến dữ liệu bản đồ và vị trí hoặc tải lên dữ liệu độc quyền của mình.
Phần thứ ba có hình ảnh quả địa cầu với một bánh răng nhỏ phủ lên trên và có tiêu đề: “Chuyển đổi và làm phong phú dữ liệu”. Tại bước này, bạn có thể sử dụng các thao tác tích hợp sẵn như mã hóa địa lý ngược, ghép ảnh và ghi nhãn dữ liệu để chuẩn bị dữ liệu của mình.
Phần thứ tư bao gồm một hình ảnh đại diện cho các mô hình, với một mũi tên máy tính nhỏ nhấp vào các mô hình và có tiêu đề: “Chọn hoặc đào tạo mô hình”. Tại bước này, bạn có thể chọn các mô hình hiện đại, được xây dựng theo mục đích hoặc mang theo và đào tạo mô hình của riêng bạn.
Phần thứ năm có hình ảnh tên lửa bay ra khỏi hộp và có tiêu đề: “Triển khai mô hình”. Tại bước này, bạn có thể triển khai và lưu trữ mô hình của mình để đưa ra dự đoán sử dụng dữ liệu trong thế giới thực.
Phần thứ sáu và cũng là phần cuối cùng bao gồm hình ảnh kính lúp trên bản đồ và có tiêu đề: “Trực quan hóa các dự đoán”. Tại bước này, bạn có thể khám phá và phân tích các dự đoán mô hình trên bản đồ từ sổ tay Studio Amazon SageMaker của mình