ML geoespacial com o Amazon SageMaker
Crie, treine e implante modelos de ML usando dados geoespaciaisPor que o Geoespacial ML?
O vídeo mostra como os dados geoespaciais, como imagens de satélite, mapas e dados de localização, podem ser usados para inovar com mais rapidez e tomar decisões mais inteligentes em uma ampla variedade de casos de uso e setores.
Por que o Geoespacial ML?
O vídeo mostra como dados geoespaciais, como imagens de satélite, mapas e dados de localização, podem ser usados para inovar com mais rapidez e tomar decisões mais inteligentes em uma ampla variedade de casos de uso e setores.
Como funciona
O diagrama tem seis seções. A primeira seção tem uma imagem que representa os dados e é intitulada “ML geoespacial com o Amazon SageMaker”. Nessa etapa, você pode criar, treinar e implantar modelos de ML usando dados geoespaciais.
A segunda seção tem quatro pequenas imagens representando fontes de dados e é intitulada “Acessar fontes de dados”. Nesta etapa, você pode acessar fontes de dados geoespaciais, desde imagens de satélite até dados de mapeamento e localização ou fazer upload de seus dados proprietários.
A terceira seção tem a imagem de um globo com uma pequena engrenagem sobreposta e é intitulada “Transforme e enriqueça os dados”. Nesta etapa, você pode usar operações integradas, como geocodificação reversa, criação de mosaicos e rotulagem de dados para preparar seus dados.
A quarta seção inclui uma imagem representando modelos, com uma pequena seta de computador clicando sobre eles, e é intitulada “Selecione ou treine um modelo”. Nesta etapa, você pode selecionar modelos de última geração feitos sob medida ou trazer e treinar seu próprio modelo.
A quinta seção tem a imagem de um foguete saindo de uma caixa e é intitulada “Implantar um modelo”. Nesta etapa, você pode implantar e hospedar seu modelo para fazer previsões usando dados do mundo real.
A sexta e última seção inclui uma imagem de uma lupa sobre um mapa e é intitulada “Visualize previsões”. Nesta etapa, você pode explorar e analisar previsões de modelos em um mapa usando o caderno do Amazon SageMaker Studio
Como funciona
O diagrama tem seis seções. A primeira seção tem uma imagem que representa os dados e é intitulada “ML geoespacial com o Amazon SageMaker”. Nessa etapa, você pode criar, treinar e implantar modelos de ML usando dados geoespaciais.
A segunda seção tem quatro pequenas imagens representando fontes de dados e é intitulada “Acessar fontes de dados”. Nesta etapa, você pode acessar fontes de dados geoespaciais, desde imagens de satélite até dados de mapeamento e localização ou fazer upload de seus dados proprietários.
A terceira seção tem a imagem de um globo com uma pequena engrenagem sobreposta e é intitulada “Transforme e enriqueça os dados”. Nesta etapa, você pode usar operações integradas, como geocodificação reversa, criação de mosaicos e rotulagem de dados para preparar seus dados.
A quarta seção inclui uma imagem representando modelos, com uma pequena seta de computador clicando sobre eles, e é intitulada “Selecione ou treine um modelo”. Nesta etapa, você pode selecionar modelos de última geração feitos sob medida ou trazer e treinar seu próprio modelo.
A quinta seção tem a imagem de um foguete saindo de uma caixa e é intitulada “Implantar um modelo”. Nesta etapa, você pode implantar e hospedar seu modelo para fazer previsões usando dados do mundo real.
A sexta e última seção inclui uma imagem de uma lupa sobre um mapa e é intitulada “Visualize previsões”. Nesta etapa, você pode explorar e analisar previsões de modelos em um mapa usando o caderno do Amazon SageMaker Studio