Публикации по теме 'geospatial'


Машинное обучение пространственных данных — Критический обзор
Прогресс, лучшие практики и пробелы. Пространственные данные часто неправильно обрабатываются или даже игнорируются в машинном обучении. По сравнению с другими наборами данных, такими как данные временных рядов, интеграция пространственных данных в алгоритмы машинного обучения отстает. В недавнем обзорном документе освещается текущее состояние машинного обучения в пространственных данных,…
Как оценить производительность модели извлечения местоположения
Интуиция, лежащая в основе оценки F-бета для оценки моделей извлечения местоположения Фон Как вы четко интерпретируете и сообщаете заинтересованным сторонам о производительности ваших моделей машинного обучения? Несмотря на то, что вы можете дать различные первоначальные ответы, простой ответ заключается в использовании стандартных показателей оценки. Но что происходит, когда вам предоставляется специфический набор задач, где ожидается, что ваша модель учтет определенные..
Все еще используете GeoJSON? Переключитесь на BrokJSON!
GeoJSON - это замечательно, но когда у вас много данных, размер файла резко увеличивается. Но выход есть. Как журналист данных и рассказчик визуальных историй, я часто использую GeoJSON. Это замечательно, легко понять, легко получить доступ с помощью JavaScript и поддерживается практически любым программным обеспечением. Но у него есть один большой недостаток: размер файла . Сэкономьте пару тысяч баллов и ваш GeoJSON будет большим. Сохраните сотню тысяч баллов - и это будет..
Задача SpaceNet 8 по обнаружению наводнений: выпуск набора данных и алгоритмического базового уровня
Задача SpaceNet 8 по обнаружению наводнений: выпуск набора данных и алгоритмического базового уровня Примечание редактора: SpaceNet — это инициатива, направленная на ускорение прикладных исследований с открытым исходным кодом и искусственным интеллектом для геопространственных приложений, в частности, фундаментальной картографии (т. е. обнаружения контуров зданий и дорожной сети). SpaceNet управляется соучредителем Максаром и нашими партнерами IEEE GRSS, Окриджской национальной..
Использование геопространственных данных для обнаружения вулканов на Гавайях
Практические уроки Использование геопространственных данных для обнаружения вулканов на Гавайях Сегментация геопространственных изображений с использованием топографических данных и трансферного обучения Практические примеры семантической сегментации изображений, целью которой является определение признаков на попиксельной основе, варьируются от беспилотных автомобилей до обнаружения кораблей на спутниковых снимках . Но как насчет практических приложений, которые не..
OSMnx: самый быстрый способ получить данные из OpenStreetMap
Обрабатывайте геоданные на Python с помощью библиотеки OSMnx и GeoPandas . уровень: простой | язык: Python | технический стек: OSMnx, GeoPandas Привет, мир! В этой статье мы рассмотрим работу с геоданными с помощью библиотеки OSMnx и GeoPandas . Мы будем получать данные из OpenStreetMap (позже переименованной в OSM) и рисовать красивые карты, которые вы легко сможете распечатать и повесить на стену. Или используйте черную магию и используйте их для своего проекта DS...
Практическое применение Shapely в науке о данных
В области науки о данных понимание и анализ пространственных данных имеет решающее значение в различных областях, таких как транспорт, городское планирование, науки об окружающей среде и услуги, основанные на определении местоположения. Shapely, библиотека Python, предоставляет мощные инструменты для пространственного анализа, геометрических операций и обработки геопространственных данных. В этом сообщении блога мы рассмотрим практическое применение Shapely в науке о данных и..