«`html
Microsoft представляет TorchGeo 0.6.0: помощь экспертам по машинному обучению в работе с геопространственными данными
Microsoft решает сложные задачи интеграции геопространственных данных в рабочие процессы машинного обучения. Работа с такими данными затруднена из-за их гетерогенности, поступающих в нескольких форматах и различных разрешениях, а также их сложности, включающей такие особенности, как заслонения, изменения масштаба и атмосферные помехи. Кроме того, геопространственные наборы данных являются большими и требуют значительных вычислительных затрат для обработки, а отсутствие стандартизированных инструментов исторически препятствовало исследованиям и разработкам в этой области.
Практические решения и ценность
Существующие методы и инструменты для работы с геопространственными данными часто фрагментированы и требуют экспертизы в нескольких областях, что затрудняет интеграцию этих данных в рабочие процессы машинного обучения. До сих пор не существовало комплексного стандартизированного инструмента, который бы предоставлял упрощенный подход к загрузке данных, их предварительной обработке и моделированию для геопространственных приложений. Предложенный набор инструментов TorchGeo 0.6.0 предлагает открытую, модульную, расширяемую платформу, специально разработанную для геопространственных данных. Он упрощает обработку данных через отобранные наборы данных, сэмплеры, трансформации и предварительно обученные модели, каждый из которых адаптирован для работы с данными дистанционного зондирования.
Включенные в TorchGeo 0.6.0 новые функции делают его мощным инструментом для анализа геопространственных данных. Набор инструментов включает широкий спектр геопространственных наборов данных в стандартизированных форматах, таких как Sentinel-2, PlanetScope и NAIP, которые могут быть легко загружены через API. Для обеспечения готовности данных к обучению и оценке TorchGeo 0.6.0 автоматически обрабатывает аугментацию и нормализацию данных. Кроме того, набор инструментов включает различные стратегии сэмплирования — случайное, сетчатое и стратифицированное — предназначенные для создания сбалансированных обучающих наборов, что полезно для несбалансированных наборов данных. Более того, обширная коллекция трансформаций данных, доступных в TorchGeo, позволяет пользователям выполнять обрезку, изменение размера и другие важные предварительные задачи, предлагая специализированные трансформации для данных дистанционного зондирования, такие как маскирование облаков и комбинации спектральных полос.
Microsoft также представляет предварительно обученные модели для семантической сегментации, обнаружения объектов и классификации, которые могут быть донастроены для конкретных задач, улучшая эффективность рабочего процесса. Его интеграция с PyTorch Lightning поддерживает упрощенное обучение и оценку, а также включает поддержку распределенного обучения, позволяя использовать несколько графических процессоров или машин. Этот комплексный подход значительно улучшил эффективность и точность обработки геопространственных данных в рабочих процессах машинного обучения.
В заключение, TorchGeo 0.6.0 представляет собой значительное достижение в инструментах для работы с геопространственными данными в машинном обучении. Решая проблемы гетерогенности данных, их сложности и вычислительных затрат, он позволяет исследователям и разработчикам эффективнее работать с геопространственными данными. Его модульный дизайн, обширная коллекция наборов данных и предварительно обученные модели делают его бесценным ресурсом для различных приложений, от мониторинга окружающей среды до городского планирования. С помощью этого набора инструментов исследователи могут сосредоточиться больше на инновациях и меньше на технических проблемах работы с сложными геопространственными данными.
Используйте искусственный интеллект для развития вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте TorchGeo 0.6.0 Released by Microsoft: Helping Machine Learning Experts to Work with Geospatial Data.
Практические решения и ценность
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/aisalesbotnews
Попробуйте AI Sales Bot https://saile.ru/ Это AI ассистент для продаж, он помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru будущее уже здесь!
«`
