ML Geospasial dengan Amazon SageMaker

Bangun, latih, dan deploy model ML lebih cepat menggunakan data geospasial

Mengapa harus ML Geospasial?

Video menampilkan cara bagaimana geospasial, seperti citra satelit, peta, dan data lokasi, dapat digunakan untuk berinovasi dengan lebih cepat serta membuat keputusan yang cerdas di beragam kasus penggunaan dan industri.

Mengapa harus ML Geospasial?

Mengapa harus ML Geospasial?

Video menampilkan bagaimana data geospasial, seperti citra satelit, peta, dan data lokasi, dapat digunakan untuk berinovasi dengan lebih cepat serta membuat keputusan yang lebih cerdas di beragam kasus penggunaan dan industri.

Mengapa harus ML Geospasial?

Cara kerja

Amazon SageMaker mendukung kemampuan machine learning (ML) geospasial, yang memungkinkan para ilmuwan data dan rekayasawan ML membangun, melatih, serta men-deploy model ML menggunakan data geospasial. Akses sumber data geospasial, operasi pemrosesan yang dibuat khusus, model ML pralatih, dan alat visualisasi bawaan untuk menjalankan ML geospasial dengan lebih cepat dan dalam skala besar.
Diagram menampilkan cara menggunakan kemampuan ML geospasial Amazon SageMaker untuk mengakses sumber daya data, mentransformasikan dan memperkaya data, memilih atau melatih model, melakukan deployment model, serta memvisualisasikan prediksi model Anda di peta.

Cara kerja

Amazon SageMaker mendukung kemampuan machine learning (ML) geospasial, yang memungkinkan para ilmuwan data dan rekayasawan ML membangun, melatih, serta men-deploy model ML menggunakan data geospasial. Akses sumber data geospasial, operasi pemrosesan yang dibuat khusus, model ML pralatih, dan alat visualisasi bawaan untuk menjalankan ML geospasial dengan lebih cepat dan dalam skala besar.
Diagram menampilkan cara menggunakan kemampuan ML geospasial Amazon SageMaker untuk mengakses sumber daya data, mentransformasikan dan memperkaya data, memilih atau melatih model, melakukan deployment model, serta memvisualisasikan prediksi model Anda di peta.

Keuntungan kemampuan geospasial SageMaker

Akses sumber data geospasial yang tersedia, termasuk citra satelit, peta, dan data lokasi
Transformasikan atau perkaya set data geospasial skala besar secara efisien dengan pustaka sumber terbuka atau operasi yang dibuat khusus seperti mosaicking dan reverse geocoding.
Akselerasikan pembangunan model dengan menggunakan model jaringan neural mendalam bawaan yang telah dilatih sebelumnya, seperti segmentasi tutupan lahan dan cloud masking.
Analisis data geospasial dan eksplorasi prediksi model pada peta interaktif menggunakan grafik 3D yang terakselerasi dengan alat visualisasi bawaan.

Kasus Penggunaan

Mengukur risiko, memvalidasi klaim dan mencegah penipuan, menganalisis dampak kerusakan bencana alam terhadap ekonomi setempat, serta melacak proyek konstruksi.

Melacak deforestasi dan keanekaragaman hayati, mengukur emisi gas metana, membuat rencana resiliensi iklim, mengelola respons bencana, serta meningkatkan keandalan jaringan listrik.

Mendesain lingkungan perkotaan yang lebih berkelanjutan dan layak huni, mengidentifikasi area untuk pengembangan lahan, melacak tren lalu lintas, atau mengevaluasi kelayakan proyek energi.

Lihat citra satelit untuk mendiagnosis kesehatan tanaman, memastikan dan mengklasifikasikan tanaman, memprediksi hasil panen, memprakirakan permintaan hasil pertanian, atau mendeteksi batas tanah pertanian.

Memantau aset finansial secara global, memprakirakan harga komoditas pasar, meningkatkan strategi lindung nilai atau trading, dan memitigasikan dampak volatilitas harga.


Jelajahi AWS selengkapnya