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 вычислительно затратными для обработки, а отсутствие стандартизированных инструментов исторически затрудняло исследования и разработки в этой области.

Практические решения

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. Не существовало комплексного стандартизированного инструмента, предоставляющего 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, явно предназначенную для геопространственных данных. Он упрощает обработку данных через отобранные наборы данных, сэмплеры, преобразования и предварительно обученные модели, каждая из которых адаптирована для работы с данными дистанционного зондирования.

Также Microsoft представляет предварительно обученные модели для семантической сегментации, обнаружения объектов и классификации, которые могут быть донастроены для конкретных задач, улучшая эффективность рабочих процессов. Их интеграция с PyTorch Lightning поддерживает упрощенное обучение и оценку, а также включает поддержку распределенного обучения, позволяющую использовать несколько графических процессоров или машин. Этот комплексный подход значительно улучшил эффективность и точность обработки геопространственных данных в рабочих процессах машинного обучения.

Значение

В заключение, TorchGeo 0.6.0 представляет собой значительное достижение в инструментах для работы с геопространственными данными в машинном обучении. Адресуя проблемы гетерогенности данных, их сложности и вычислительной стоимости, он позволяет исследователям и разработчикам более эффективно работать с геопространственными данными. Его модульное строение, 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.

Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставаться в числе лидеров, грамотно используйте TorchGeo 0.6.0 Released by Microsoft: Helping Machine Learning Experts to Work with Geospatial Data.

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/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.