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Uso del ML en el análisis geoespacial con Amazon SageMaker

Creación, entrenamiento e implementación de modelos de ML con datos geoespaciales
Introducción a las capacidades geoespaciales de SageMaker

¿Por qué usar ML geoespacial?

El video muestra cómo los datos geoespaciales, como imágenes satelitales, mapas y datos de ubicación, pueden utilizarse para innovar más rápido y tomar decisiones inteligentes en una amplia variedad de casos de uso e industrias.

Funcionamiento

Analice los datos geoespaciales y explore predicciones de modelos en un mapa interactivo con gráficos 3D acelerados que incluyen herramientas de visualización integradas.

El diagrama muestra cómo utilizar las capacidades del ML para el análisis geoespacial de Amazon SageMaker para obtener acceso a los recursos de datos, transformar y mejorar los datos, seleccionar o entrenar sus modelos, implementar un modelo y visualizar las predicciones de su modelo en un mapa

Beneficios de las capacidades de análisis geoespacial de SageMaker

Acceda a orígenes de datos geoespaciales fácilmente disponibles, incluidas imágenes satelitales, mapas y datos de ubicación
Procese con eficiencia o mejore conjuntos de datos geoespaciales a gran escala con operaciones específicas, como remuestreo, creación de mosaicos y geocodificación inversa.
Acelere la creación de modelos con modelos de redes neuronales profundas integradas y preentrenadas, como la segmentación de la cobertura terrestre y el enmascaramiento de nubes.
Analice los datos geoespaciales y explore predicciones de modelos en un mapa interactivo con gráficos 3D acelerados que incluyen herramientas de visualización integradas.

Casos de uso

Mida el riesgo, valide los reclamos y evite el fraude, analice el impacto de los daños causados por desastres naturales en las economías locales y haga un seguimiento de los proyectos de construcción.

Rastree la deforestación y la biodiversidad, mida las emisiones de gas metano, cree planes de resiliencia climática, administre la respuesta a desastres y mejore la fiabilidad de la red eléctrica.

Diseñe entornos urbanos más sostenibles y habitables, identifique zonas para el desarrollo del suelo, siga las tendencias en el tráfico o evalúe la viabilidad de proyectos energéticos.

Vea imágenes por satélite para diagnosticar la salud de las plantas, asegurar y clasificar cultivos, predecir el rendimiento de las cosechas, prever la demanda de productos agrícolas o detectar los límites de las granjas.

Controle los recursos de finanzas a escala mundial, prevea los precios de las materias primas en el mercado, mejore sus estrategias de cobertura o negociación y mitigue el impacto de la volatilidad de los precios.

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