ML géospatial avec Amazon SageMaker
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML plus rapidement à l'aide de données géospatialesPourquoi le ML géospatial ?
La vidéo montre comment les données géospatiales, telles que l'imagerie satellite, les cartes et les données de localisation, peuvent être utilisées pour innover plus rapidement et prendre des décisions intelligentes dans un large éventail de cas d'utilisation et de secteurs.
Pourquoi le ML géospatial ?
La vidéo montre comment les données géospatiales, telles que l'imagerie satellitaire, les cartes et les données de localisation, peuvent être utilisées pour innover plus rapidement et prendre des décisions plus intelligentes dans une grande variété de cas d'utilisation et de secteurs.
Fonctionnement
Le diagramme comporte six sections. La première section comporte une image représentant des données et est intitulée « ML géospatial avec Amazon SageMaker ». Dans cette étape,créer, entraîner et déployer des modèles de ML à l'aide de données géospatiales
La deuxième section comporte quatre petites images représentant des sources de données et est intitulée « Accéder aux sources de données ». Dans cette étape, vous pouvez accéder à des sources de données géospatiales, de l'imagerie satellitaire aux données de cartographie et de localisation, ou télécharger vos propres données.
La troisième section comporte l'image d'un globe terrestre sur lequel se superpose un petit engrenage et est intitulée « Transformer et enrichir les données ». Dans cette étape, vous pouvez utiliser des opérations intégrées telles que le géocodage inverse, le mosaïquage et l'étiquetage des données pour préparer vos données.
La quatrième section comprend une image représentant des modèles, avec une petite flèche d'ordinateur cliquant dessus, et est intitulée « Sélectionner ou entraîner un modèle ». Dans cette étape, vous pouvez sélectionner des modèles spécialisés de pointe ou apporter votre propre modèle et l'entraîner.
La cinquième section comporte l'image d'une fusée sortant d'une boîte et est intitulée « Déployer un modèle ». Dans cette étape, vous pouvez déployer et héberger votre modèle pour faire des prédictions en utilisant des données du monde réel.
La sixième et dernière section comprend l'image d'une loupe sur une carte et est intitulée « Visualiser les prédictions ». Dans cette étape, vous pouvez explorer et analyser les prédictions du modèle sur une carte à partir de votre bloc-notes Amazon SageMaker Studio
Fonctionnement
Le diagramme comporte six sections. La première section comporte une image représentant des données et est intitulée « ML géospatial avec Amazon SageMaker ». Dans cette étape,créer, entraîner et déployer des modèles de ML à l'aide de données géospatiales
La deuxième section comporte quatre petites images représentant des sources de données et est intitulée « Accéder aux sources de données ». Dans cette étape, vous pouvez accéder à des sources de données géospatiales, de l'imagerie satellitaire aux données de cartographie et de localisation, ou télécharger vos propres données.
La troisième section comporte l'image d'un globe terrestre sur lequel se superpose un petit engrenage et est intitulée « Transformer et enrichir les données ». Dans cette étape, vous pouvez utiliser des opérations intégrées telles que le géocodage inverse, le mosaïquage et l'étiquetage des données pour préparer vos données.
La quatrième section comprend une image représentant des modèles, avec une petite flèche d'ordinateur cliquant dessus, et est intitulée « Sélectionner ou entraîner un modèle ». Dans cette étape, vous pouvez sélectionner des modèles spécialisés de pointe ou apporter votre propre modèle et l'entraîner.
La cinquième section comporte l'image d'une fusée sortant d'une boîte et est intitulée « Déployer un modèle ». Dans cette étape, vous pouvez déployer et héberger votre modèle pour faire des prédictions en utilisant des données du monde réel.
La sixième et dernière section comprend l'image d'une loupe sur une carte et est intitulée « Visualiser les prédictions ». Dans cette étape, vous pouvez explorer et analyser les prédictions du modèle sur une carte à partir de votre bloc-notes Amazon SageMaker Studio