Αυτή η δημοσίευση επισκέπτη συντάχθηκε από τη Lydia Lihui Zhang, Ειδική Επιχειρηματικής Ανάπτυξης, και τον Mansi Shah, Μηχανικό Λογισμικού/Επιστήμονα Δεδομένων, στο Planet Labs. ο ανάλυση που ενέπνευσε αυτή την ανάρτηση γράφτηκε αρχικά από την Jennifer Reiber Kyle.
Γεωχωρικές δυνατότητες του Amazon SageMaker σε συνδυασμό με ΠλανήτηςΤα δορυφορικά δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την κατάτμηση των καλλιεργειών και υπάρχουν πολυάριθμες εφαρμογές και πιθανά οφέλη αυτής της ανάλυσης στους τομείς της γεωργίας και της βιωσιμότητας. Στα τέλη του 2023, Planet ανακοίνωσε μια εταιρική σχέση με το AWS για να καταστήσει διαθέσιμα τα γεωχωρικά του δεδομένα μέσω Amazon Sage Maker.
Η κατάτμηση περικοπής είναι η διαδικασία διαχωρισμού μιας δορυφορικής εικόνας σε περιοχές εικονοστοιχείων ή τμημάτων που έχουν παρόμοια χαρακτηριστικά περικοπής. Σε αυτήν την ανάρτηση, παρουσιάζουμε τον τρόπο χρήσης ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης τμηματοποίησης (ML) για τον εντοπισμό περιοχών περικοπής και μη περικοπής σε μια εικόνα.
Ο προσδιορισμός των περιοχών καλλιέργειας είναι ένα βασικό βήμα προς την απόκτηση γεωργικών γνώσεων και ο συνδυασμός πλούσιων γεωχωρικών δεδομένων και ML μπορεί να οδηγήσει σε γνώσεις που οδηγούν σε αποφάσεις και ενέργειες. Για παράδειγμα:
- Λήψη αγροτικών αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα – Με την απόκτηση καλύτερης χωρικής κατανόησης των καλλιεργειών, οι αγρότες και οι άλλοι ενδιαφερόμενοι στη γεωργία μπορούν να βελτιστοποιήσουν τη χρήση των πόρων, από το νερό μέχρι τα λιπάσματα και άλλες χημικές ουσίες καθ' όλη τη διάρκεια της σεζόν. Αυτό θέτει τα θεμέλια για τη μείωση των απορριμμάτων, τη βελτίωση των πρακτικών βιώσιμης γεωργίας όπου είναι δυνατόν και την αύξηση της παραγωγικότητας με παράλληλη ελαχιστοποίηση των περιβαλλοντικών επιπτώσεων.
- Προσδιορισμός στρες και τάσεων που σχετίζονται με το κλίμα – Καθώς η κλιματική αλλαγή συνεχίζει να επηρεάζει τα πρότυπα της παγκόσμιας θερμοκρασίας και βροχοπτώσεων, η κατάτμηση των καλλιεργειών μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό περιοχών που είναι ευάλωτες στο στρες που σχετίζεται με το κλίμα για τις στρατηγικές προσαρμογής του κλίματος. Για παράδειγμα, τα αρχεία δορυφορικών εικόνων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την παρακολούθηση των αλλαγών σε μια περιοχή καλλιέργειας με την πάροδο του χρόνου. Αυτές θα μπορούσαν να είναι οι φυσικές αλλαγές στο μέγεθος και την κατανομή των καλλιεργειών. Θα μπορούσαν επίσης να είναι οι αλλαγές στην υγρασία του εδάφους, τη θερμοκρασία του εδάφους και τη βιομάζα, που προέρχονται από τον διαφορετικό φασματικό δείκτη δορυφορικών δεδομένων, για βαθύτερη ανάλυση της υγείας των καλλιεργειών.
- Εκτίμηση και μετριασμός ζημιών – Τέλος, η κατάτμηση των καλλιεργειών μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον γρήγορο και ακριβή εντοπισμό περιοχών που έχουν υποστεί ζημιές στις καλλιέργειες σε περίπτωση φυσικής καταστροφής, κάτι που μπορεί να βοηθήσει στην ιεράρχηση των προσπαθειών ανακούφισης. Για παράδειγμα, μετά από μια πλημμύρα, δορυφορικές εικόνες υψηλού ρυθμού μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό περιοχών όπου οι καλλιέργειες έχουν βυθιστεί ή καταστραφεί, επιτρέποντας στις οργανώσεις παροχής βοήθειας να βοηθήσουν τους πληγέντες αγρότες πιο γρήγορα.
Σε αυτήν την ανάλυση, χρησιμοποιούμε ένα μοντέλο K-πλησιέστερων γειτόνων (KNN) για τη διεξαγωγή τμηματοποίησης των καλλιεργειών και συγκρίνουμε αυτά τα αποτελέσματα με εικόνες εδάφους αλήθειας σε μια γεωργική περιοχή. Τα αποτελέσματά μας αποκαλύπτουν ότι η ταξινόμηση από το μοντέλο KNN είναι πιο ακριβής αντιπροσωπευτική της κατάστασης του τρέχοντος αγρού το 2017 από τα δεδομένα ταξινόμησης αληθείας εδάφους από το 2015. Αυτά τα αποτελέσματα αποτελούν απόδειξη της δύναμης των γεωχωρικών εικόνων υψηλού ρυθμού του πλανήτη. Τα γεωργικά πεδία αλλάζουν συχνά, μερικές φορές πολλές φορές την εποχή, και η διαθεσιμότητα δορυφορικών εικόνων υψηλής συχνότητας για την παρατήρηση και την ανάλυση αυτής της γης μπορεί να προσφέρει τεράστια αξία στην κατανόησή μας για τη γεωργική γη και τα γρήγορα μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα.
Η συνεργασία Planet και AWS για τη γεωχωρική ML
Γεωχωρικές δυνατότητες του SageMaker να εξουσιοδοτήσει τους επιστήμονες δεδομένων και τους μηχανικούς ML να κατασκευάσουν, να εκπαιδεύσουν και να αναπτύξουν μοντέλα χρησιμοποιώντας γεωχωρικά δεδομένα. Οι γεωχωρικές δυνατότητες του SageMaker σάς επιτρέπουν να μετασχηματίζετε ή να εμπλουτίζετε αποτελεσματικά γεωχωρικά σύνολα δεδομένων μεγάλης κλίμακας, να επιταχύνετε τη δημιουργία μοντέλων με προεκπαιδευμένα μοντέλα ML και να εξερευνάτε προβλέψεις μοντέλων και γεωχωρικά δεδομένα σε έναν διαδραστικό χάρτη χρησιμοποιώντας τρισδιάστατα επιταχυνόμενα γραφικά και ενσωματωμένα εργαλεία απεικόνισης. Με τις γεωχωρικές δυνατότητες του SageMaker, μπορείτε να επεξεργάζεστε μεγάλα σύνολα δεδομένων δορυφορικών εικόνων και άλλων γεωχωρικών δεδομένων για να δημιουργήσετε ακριβή μοντέλα ML για διάφορες εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης της τμηματοποίησης των καλλιεργειών, την οποία συζητάμε σε αυτήν την ανάρτηση.
Planet Labs PBC είναι μια κορυφαία εταιρεία απεικόνισης της γης που χρησιμοποιεί τον μεγάλο στόλο δορυφόρων της για τη λήψη εικόνων της επιφάνειας της Γης σε καθημερινή βάση. Τα δεδομένα του Planet είναι επομένως μια πολύτιμη πηγή για τη γεωχωρική ML. Οι δορυφορικές εικόνες υψηλής ανάλυσης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό διαφόρων χαρακτηριστικών των καλλιεργειών και την υγεία τους με την πάροδο του χρόνου, οπουδήποτε στη Γη.
Η συνεργασία μεταξύ Planet και SageMaker επιτρέπει στους πελάτες να έχουν εύκολη πρόσβαση και να αναλύουν τα δορυφορικά δεδομένα υψηλής συχνότητας του Planet χρησιμοποιώντας τα ισχυρά εργαλεία ML της AWS. Οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να φέρουν τα δικά τους δεδομένα ή να βρουν και να εγγραφούν εύκολα στα δεδομένα του Planet χωρίς εναλλαγή περιβάλλοντος.
Τμηματοποίηση περικοπής σε σημειωματάριο Amazon SageMaker Studio με γεωχωρική εικόνα
Σε αυτό το παράδειγμα ροής εργασίας γεωχωρικής ML, εξετάζουμε πώς να φέρουμε τα δεδομένα του Planet μαζί με την πηγή δεδομένων αληθούς εδάφους στο SageMaker και πώς να εκπαιδεύσουμε, να συμπεράνουμε και να αναπτύξουμε ένα μοντέλο τμηματοποίησης περικοπής με έναν ταξινομητή KNN. Τέλος, αξιολογούμε την ακρίβεια των αποτελεσμάτων μας και τη συγκρίνουμε με την βασική μας ταξινόμηση αλήθειας.
Ο ταξινομητής KNN που χρησιμοποιήθηκε εκπαιδεύτηκε σε ένα Σημειωματάριο Amazon SageMaker Studio με γεωχωρικό εικόνας και παρέχει έναν ευέλικτο και επεκτάσιμο πυρήνα σημειωματάριου για εργασία με γεωχωρικά δεδομένα.
Η Στούντιο Amazon SageMaker Το σημειωματάριο με γεωχωρική εικόνα διατίθεται προεγκατεστημένο με γεωχωρικές βιβλιοθήκες που χρησιμοποιούνται συνήθως, όπως οι GDAL, Fiona, GeoPandas, Shapely και Rasterio, οι οποίες επιτρέπουν την απεικόνιση και την επεξεργασία γεωχωρικών δεδομένων απευθείας σε ένα περιβάλλον σημειωματάριων Python. Οι κοινές βιβλιοθήκες ML όπως το OpenCV ή το scikit-learn χρησιμοποιούνται επίσης για την εκτέλεση τμηματοποίησης καλλιεργειών χρησιμοποιώντας ταξινόμηση KNN, και αυτές εγκαθίστανται επίσης στον γεωχωρικό πυρήνα.
Επιλογή δεδομένων
Το γεωργικό χωράφι στο οποίο μεγεθύνουμε βρίσκεται στη συνήθως ηλιόλουστη κομητεία Σακραμέντο στην Καλιφόρνια.
Γιατί Σακραμέντο; Η επιλογή περιοχής και χρόνου για αυτόν τον τύπο προβλήματος καθορίζεται κυρίως από τη διαθεσιμότητα δεδομένων αληθείας εδάφους και τέτοια δεδομένα σε δεδομένα τύπου καλλιέργειας και ορίων δεν είναι εύκολο να βρεθούν. ο Δεδομένα δεδομένων έρευνας DWR για τη χρήση γης της κομητείας Σακραμέντο 2015 είναι ένα δημοσίως διαθέσιμο σύνολο δεδομένων που καλύπτει την κομητεία Σακραμέντο εκείνο το έτος και παρέχει όρια προσαρμοσμένα με το χέρι.
Οι κύριες δορυφορικές εικόνες που χρησιμοποιούμε είναι οι 4-ζώνες του πλανήτη Προϊόν PSScene, το οποίο περιέχει τις μπάντες Μπλε, Πράσινο, Κόκκινο και Κοντά-IR και διορθώνεται ραδιομετρικά στην ακτινοβολία στον αισθητήρα. Οι συντελεστές για τη διόρθωση στην ανάκλαση στον αισθητήρα παρέχονται στα μεταδεδομένα σκηνής, γεγονός που βελτιώνει περαιτέρω τη συνοχή μεταξύ των εικόνων που λαμβάνονται σε διαφορετικούς χρόνους.
Οι δορυφόροι Planet's Dove που παρήγαγαν αυτές τις εικόνες εκτοξεύτηκαν στις 14 Φεβρουαρίου 2017 (Δελτίο Τύπου), επομένως δεν απεικόνισαν την κομητεία του Σακραμέντο το 2015. Ωστόσο, τραβούσαν καθημερινές εικόνες της περιοχής από την εκτόξευση. Σε αυτό το παράδειγμα, συμβιβαζόμαστε με το ατελές χάσμα 2 ετών μεταξύ των δεδομένων επίγειας αλήθειας και των δορυφορικών εικόνων. Ωστόσο, εικόνες χαμηλότερης ανάλυσης Landsat 8 θα μπορούσαν να είχαν χρησιμοποιηθεί ως γέφυρα μεταξύ 2015 και 2017.
Πρόσβαση σε δεδομένα Planet
Για να βοηθήσει τους χρήστες να λαμβάνουν ακριβή και αξιόπιστα δεδομένα πιο γρήγορα, η Planet έχει αναπτύξει επίσης το Planet Software Development Kit (SDK) για την Python. Αυτό είναι ένα ισχυρό εργαλείο για επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που θέλουν να εργαστούν με δορυφορικές εικόνες και άλλα γεωχωρικά δεδομένα. Με αυτό το SDK, μπορείτε να αναζητήσετε και να αποκτήσετε πρόσβαση στην τεράστια συλλογή δορυφορικών εικόνων υψηλής ανάλυσης του Planet, καθώς και σε δεδομένα από άλλες πηγές όπως το OpenStreetMap. Το SDK παρέχει έναν υπολογιστή-πελάτη Python στα API του Planet, καθώς και μια λύση διεπαφής γραμμής εντολών χωρίς κώδικα (CLI), καθιστώντας εύκολη την ενσωμάτωση δορυφορικών εικόνων και γεωχωρικών δεδομένων στις ροές εργασίας Python. Αυτό το παράδειγμα χρησιμοποιεί τον πελάτη Python για τον εντοπισμό και τη λήψη εικόνων που απαιτούνται για την ανάλυση.
Μπορείτε να εγκαταστήσετε τον πελάτη Planet Python στο σημειωματάριο SageMaker Studio με γεωχωρική εικόνα χρησιμοποιώντας μια απλή εντολή:
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τον πελάτη για να υποβάλετε ερωτήματα σε σχετικές δορυφορικές εικόνες και να ανακτήσετε μια λίστα διαθέσιμων αποτελεσμάτων με βάση την περιοχή ενδιαφέροντος, το χρονικό εύρος και άλλα κριτήρια αναζήτησης. Στο παρακάτω παράδειγμα, ξεκινάμε ρωτώντας πόσα Σκηνές PlanetScope (Οι καθημερινές εικόνες του πλανήτη) καλύπτουν την ίδια περιοχή ενδιαφέροντος (AOI) που ορίσαμε νωρίτερα μέσω των επίγειων δεδομένων στο Σακραμέντο, δεδομένου ενός συγκεκριμένου χρονικού εύρους μεταξύ 1ης Ιουνίου και 1ης Οκτωβρίου 2017. καθώς και ένα συγκεκριμένο επιθυμητό μέγιστο εύρος κάλυψης νέφους 10%:
Τα αποτελέσματα που επιστράφηκαν δείχνουν τον αριθμό των σκηνών που ταιριάζουν με την περιοχή ενδιαφέροντός μας. Περιέχει επίσης τα μεταδεδομένα κάθε σκηνής, το αναγνωριστικό εικόνας και μια αναφορά εικόνας προεπισκόπησης.
Αφού επιλεγεί μια συγκεκριμένη σκηνή, με προδιαγραφές στο αναγνωριστικό σκηνής, τον τύπο του στοιχείου και τα πακέτα προϊόντων (τεκμηρίωση αναφοράς), μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τον ακόλουθο κώδικα για να κάνετε λήψη της εικόνας και των μεταδεδομένων της:
Αυτός ο κωδικός κατεβάζει την αντίστοιχη δορυφορική εικόνα στο Σύστημα αρχείων ελαστικού Amazon τόμος (Amazon EFS) για το SageMaker Studio.
Εκπαίδευση μοντέλων
Μετά τη λήψη των δεδομένων με τον πελάτη Planet Python, το μοντέλο τμηματοποίησης μπορεί να εκπαιδευτεί. Σε αυτό το παράδειγμα, ένας συνδυασμός τεχνικών ταξινόμησης KNN και τμηματοποίησης εικόνας χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό της περιοχής περικοπής και τη δημιουργία γεωαναφερόμενων χαρακτηριστικών γεωγραφικών στοιχείων.
Τα δεδομένα του Planet φορτώνονται και υποβάλλονται σε προεπεξεργασία χρησιμοποιώντας τις ενσωματωμένες γεωχωρικές βιβλιοθήκες και εργαλεία στο SageMaker για την προετοιμασία τους για εκπαίδευση του ταξινομητή KNN. Τα δεδομένα επίγειας αλήθειας για την εκπαίδευση είναι το σύνολο δεδομένων DWR Survey για χρήση γης του Σακραμέντο από το 2015 και τα δεδομένα Planet από το 2017 χρησιμοποιούνται για τη δοκιμή του μοντέλου.
Μετατρέψτε τα χαρακτηριστικά της αλήθειας εδάφους σε περιγράμματα
Για να εκπαιδεύσετε τον ταξινομητή KNN, η κλάση κάθε pixel ως οποιοδήποτε crop
or non-crop
πρέπει να εντοπιστεί. Η κλάση καθορίζεται από το εάν το εικονοστοιχείο συσχετίζεται με ένα χαρακτηριστικό περικοπής στα δεδομένα αληθείας εδάφους ή όχι. Για να γίνει αυτός ο προσδιορισμός, τα δεδομένα εδαφικής αλήθειας μετατρέπονται πρώτα σε περιγράμματα OpenCV, τα οποία στη συνέχεια χρησιμοποιούνται για διαχωρισμό crop
από non-crop
εικονοστοιχεία. Οι τιμές των pixel και η ταξινόμησή τους χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για την εκπαίδευση του ταξινομητή KNN.
Για να μετατρέψετε τα χαρακτηριστικά της αλήθειας εδάφους σε περιγράμματα, τα χαρακτηριστικά πρέπει πρώτα να προβληθούν στο σύστημα αναφοράς συντεταγμένων της εικόνας. Στη συνέχεια, τα χαρακτηριστικά μετατρέπονται σε χώρο εικόνας και τελικά μετατρέπονται σε περιγράμματα. Για να εξασφαλιστεί η ακρίβεια των περιγραμμάτων, οπτικοποιούνται με επικάλυψη στην εικόνα εισόδου, όπως φαίνεται στο ακόλουθο παράδειγμα.
Για την εκπαίδευση του ταξινομητή KNN, τα εικονοστοιχεία περικοπής και μη περικοπής διαχωρίζονται χρησιμοποιώντας τα περιγράμματα χαρακτηριστικών περικοπής ως μάσκα.
Η είσοδος του ταξινομητή KNN αποτελείται από δύο σύνολα δεδομένων: X, έναν πίνακα 2d που παρέχει τα χαρακτηριστικά που πρέπει να ταξινομηθούν. και y, ένας πίνακας 1d που παρέχει τις κλάσεις (παράδειγμα). Εδώ, δημιουργείται μια ενιαία ταξινομημένη ζώνη από τα σύνολα δεδομένων χωρίς περικοπή και περικοπή, όπου οι τιμές της ζώνης υποδεικνύουν την κλάση pixel. Στη συνέχεια, η ζώνη και οι υποκείμενες τιμές ζώνης εικονοστοιχείων εικόνας μετατρέπονται στις εισόδους X και y για τη συνάρτηση προσαρμογής ταξινομητή.
Εκπαιδεύστε τον ταξινομητή σε εικονοστοιχεία περικοπής και μη περικοπής
Η ταξινόμηση KNN πραγματοποιείται με το scikit-learn KNeighborsClassifier. Ο αριθμός των γειτόνων, μια παράμετρος που επηρεάζει σε μεγάλο βαθμό την απόδοση του εκτιμητή, ρυθμίζεται χρησιμοποιώντας cross-validation σε cross-validation KNN. Στη συνέχεια, ο ταξινομητής εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας τα προετοιμασμένα σύνολα δεδομένων και τον συντονισμένο αριθμό παραμέτρων γειτόνων. Δείτε τον παρακάτω κώδικα:
Για να εκτιμηθεί η απόδοση του ταξινομητή στα δεδομένα εισόδου του, η κλάση εικονοστοιχείων προβλέπεται χρησιμοποιώντας τις τιμές της ζώνης εικονοστοιχείων. Η απόδοση του ταξινομητή βασίζεται κυρίως στην ακρίβεια των δεδομένων εκπαίδευσης και στον σαφή διαχωρισμό των κατηγοριών εικονοστοιχείων με βάση τα δεδομένα εισόδου (τιμές ζώνης εικονοστοιχείων). Οι παράμετροι του ταξινομητή, όπως ο αριθμός των γειτόνων και η συνάρτηση στάθμισης απόστασης, μπορούν να προσαρμοστούν για να αντισταθμίσουν τυχόν ανακρίβειες στο τελευταίο. Δείτε τον παρακάτω κώδικα:
Αξιολογήστε προβλέψεις μοντέλων
Ο εκπαιδευμένος ταξινομητής KNN χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη περιοχών καλλιέργειας στα δεδομένα δοκιμής. Αυτά τα δεδομένα δοκιμής αποτελούνται από περιοχές που δεν εκτέθηκαν στο μοντέλο κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης. Με άλλα λόγια, το μοντέλο δεν έχει γνώση της περιοχής πριν από την ανάλυσή του και επομένως αυτά τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αντικειμενική αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου. Ξεκινάμε επιθεωρώντας οπτικά πολλές περιοχές, ξεκινώντας με μια περιοχή που είναι συγκριτικά πιο θορυβώδης.
Η οπτική επιθεώρηση αποκαλύπτει ότι οι προβλεπόμενες κατηγορίες είναι ως επί το πλείστον συνεπείς με τις βασικές τάξεις αλήθειας. Υπάρχουν μερικές περιοχές απόκλισης, τις οποίες εξετάζουμε περαιτέρω.
Μετά από περαιτέρω έρευνα, ανακαλύψαμε ότι μέρος του θορύβου σε αυτήν την περιοχή οφειλόταν στα δεδομένα εδάφους αλήθειας που δεν είχαν τη λεπτομέρεια που υπάρχει στην ταξινομημένη εικόνα (πάνω δεξιά σε σύγκριση με πάνω αριστερά και κάτω αριστερά). Ένα ιδιαίτερα ενδιαφέρον εύρημα είναι ότι ο ταξινομητής προσδιορίζει τα δέντρα κατά μήκος του ποταμού ως non-crop
, ενώ τα δεδομένα βασικής αλήθειας τα προσδιορίζουν εσφαλμένα ως crop
. Αυτή η διαφορά μεταξύ αυτών των δύο τμημάτων μπορεί να οφείλεται στα δέντρα που σκιάζουν την περιοχή πάνω από τις καλλιέργειες.
Μετά από αυτό, επιθεωρούμε μια άλλη περιοχή που ταξινομήθηκε διαφορετικά μεταξύ των δύο μεθόδων. Αυτές οι επισημασμένες περιοχές είχαν προηγουμένως επισημανθεί ως περιοχές χωρίς καλλιέργεια στα δεδομένα αληθείας εδάφους το 2015 (επάνω δεξιά), αλλά άλλαξαν και εμφανίστηκαν καθαρά ως καλλιεργήσιμη περιοχή το 2017 μέσω των Σκηνών του Planetscope (πάνω αριστερά και κάτω αριστερά). Ταξινομήθηκαν επίσης σε μεγάλο βαθμό ως καλλιεργήσιμες εκτάσεις μέσω του ταξινομητή (κάτω δεξιά).
Και πάλι, βλέπουμε ότι ο ταξινομητής KNN παρουσιάζει ένα πιο κοκκώδες αποτέλεσμα από την κλάση αληθείας εδάφους και επίσης καταγράφει με επιτυχία την αλλαγή που συμβαίνει στη καλλιεργήσιμη γη. Αυτό το παράδειγμα μιλά επίσης για την αξία των καθημερινών ανανεωμένων δορυφορικών δεδομένων, επειδή ο κόσμος συχνά αλλάζει πολύ πιο γρήγορα από τις ετήσιες αναφορές και μια συνδυασμένη μέθοδος με ML όπως αυτή μπορεί να μας βοηθήσει να καταλάβουμε τις αλλαγές καθώς συμβαίνουν. Η δυνατότητα παρακολούθησης και ανακάλυψης τέτοιων αλλαγών μέσω δορυφορικών δεδομένων, ειδικά στους εξελισσόμενους γεωργικούς τομείς, παρέχει χρήσιμες πληροφορίες στους αγρότες για τη βελτιστοποίηση της εργασίας τους και σε κάθε γεωργικό ενδιαφερόμενο στην αλυσίδα αξίας για να αποκτήσουν καλύτερο παλμό της σεζόν.
Αξιολόγηση μοντέλου
Η οπτική σύγκριση των εικόνων των προβλεπόμενων κατηγοριών με τις βασικές τάξεις αλήθειας μπορεί να είναι υποκειμενική και δεν μπορεί να γενικευτεί για την αξιολόγηση της ακρίβειας των αποτελεσμάτων ταξινόμησης. Για να αποκτήσουμε μια ποσοτική αξιολόγηση, λαμβάνουμε μετρήσεις ταξινόμησης χρησιμοποιώντας scikit-learn's classification_report
λειτουργία:
Η ταξινόμηση εικονοστοιχείων χρησιμοποιείται για τη δημιουργία μιας μάσκας τμηματοποίησης των περιοχών περικοπής, καθιστώντας τόσο την ακρίβεια όσο και την ανάκληση σημαντικών μετρήσεων και η βαθμολογία F1 είναι ένα καλό συνολικό μέτρο για την πρόβλεψη της ακρίβειας. Τα αποτελέσματά μας μας δίνουν μετρήσεις τόσο για περιοχές καλλιεργειών όσο και για μη καλλιεργούμενες περιοχές στο σύνολο δεδομένων αμαξοστοιχίας και δοκιμής. Ωστόσο, για να παραμείνουμε απλά τα πράγματα, ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά σε αυτές τις μετρήσεις στο πλαίσιο των περιοχών περικοπής στο σύνολο δεδομένων δοκιμής.
Η ακρίβεια είναι ένα μέτρο του πόσο ακριβείς είναι οι θετικές προβλέψεις του μοντέλου μας. Σε αυτήν την περίπτωση, μια ακρίβεια 0.94 για τις περιοχές καλλιέργειας υποδεικνύει ότι το μοντέλο μας είναι πολύ επιτυχημένο στον σωστό εντοπισμό περιοχών που είναι όντως περιοχές καλλιέργειας, όπου ελαχιστοποιούνται τα ψευδώς θετικά (πραγματικές περιοχές εκτός καλλιέργειας που προσδιορίζονται εσφαλμένα ως περιοχές καλλιέργειας). Η ανάκληση, από την άλλη πλευρά, μετρά την πληρότητα των θετικών προβλέψεων. Με άλλα λόγια, η ανάκληση μετρά την αναλογία των πραγματικών θετικών που εντοπίστηκαν σωστά. Στην περίπτωσή μας, μια τιμή ανάκλησης 0.73 για τις περιοχές καλλιέργειας σημαίνει ότι το 73% όλων των αληθινών εικονοστοιχείων περιοχής περικοπής αναγνωρίζονται σωστά, ελαχιστοποιώντας τον αριθμό των ψευδώς αρνητικών.
Στην ιδανική περίπτωση, προτιμώνται υψηλές τιμές τόσο ακρίβειας όσο και ανάκλησης, αν και αυτό μπορεί να εξαρτηθεί σε μεγάλο βαθμό από την εφαρμογή της μελέτης περίπτωσης. Για παράδειγμα, εάν εξετάζαμε αυτά τα αποτελέσματα για αγρότες που θέλουν να προσδιορίσουν τις περιοχές καλλιέργειας για τη γεωργία, θα θέλαμε να προτιμήσουμε υψηλότερη ανάκληση από την ακρίβεια, προκειμένου να ελαχιστοποιηθεί ο αριθμός των ψευδώς αρνητικών (περιοχές που προσδιορίζονται ως μη καλλιεργητικές περιοχές που είναι στην πραγματικότητα περιοχές καλλιέργειας) προκειμένου να αξιοποιηθεί στο έπακρο η γη. Η βαθμολογία F1 χρησιμεύει ως μέτρηση συνολικής ακρίβειας που συνδυάζει την ακρίβεια και την ανάκληση και μετράει την ισορροπία μεταξύ των δύο μετρήσεων. Μια υψηλή βαθμολογία F1, όπως η δική μας για τις περιοχές καλλιέργειας (0.82), υποδηλώνει μια καλή ισορροπία μεταξύ ακρίβειας και ανάκλησης και μια υψηλή συνολική ακρίβεια ταξινόμησης. Αν και η βαθμολογία F1 πέφτει μεταξύ των συνόλων δεδομένων αμαξοστοιχίας και δοκιμής, αυτό είναι αναμενόμενο επειδή ο ταξινομητής εκπαιδεύτηκε στο σύνολο δεδομένων αμαξοστοιχίας. Μια συνολική σταθμισμένη μέση βαθμολογία F1 0.77 είναι πολλά υποσχόμενη και επαρκής για να δοκιμάσετε σχήματα τμηματοποίησης στα ταξινομημένα δεδομένα.
Δημιουργήστε μια μάσκα τμηματοποίησης από τον ταξινομητή
Η δημιουργία μιας μάσκας τμηματοποίησης χρησιμοποιώντας τις προβλέψεις από τον ταξινομητή KNN στο σύνολο δεδομένων δοκιμής περιλαμβάνει τον καθαρισμό της προβλεπόμενης εξόδου για την αποφυγή μικρών τμημάτων που προκαλούνται από το θόρυβο της εικόνας. Για να αφαιρέσουμε τον θόρυβο των κηλίδων, χρησιμοποιούμε το OpenCV διάμεσο φίλτρο θαμπώματος. Αυτό το φίλτρο διατηρεί τις διαγραμμίσεις των δρόμων μεταξύ των καλλιεργειών καλύτερα από τη μορφολογική ανοιχτή λειτουργία.
Για να εφαρμόσουμε δυαδική τμηματοποίηση στην έξοδο χωρίς θόρυβο, πρέπει πρώτα να μετατρέψουμε τα ταξινομημένα δεδομένα ράστερ σε διανυσματικά χαρακτηριστικά χρησιμοποιώντας το OpenCV βρείτεContours λειτουργία.
Τέλος, οι πραγματικές τμηματοποιημένες περιοχές καλλιέργειας μπορούν να υπολογιστούν χρησιμοποιώντας τα περιγράμματα τμηματοποιημένης καλλιέργειας.
Οι τμηματικές περιοχές καλλιέργειας που παράγονται από τον ταξινομητή KNN επιτρέπουν τον ακριβή προσδιορισμό των περιοχών καλλιέργειας στο σύνολο δεδομένων δοκιμής. Αυτές οι τμηματοποιημένες περιοχές μπορούν να χρησιμοποιηθούν για διάφορους σκοπούς, όπως αναγνώριση ορίων αγρού, παρακολούθηση καλλιεργειών, εκτίμηση απόδοσης και κατανομή πόρων. Η βαθμολογία F1 που επιτεύχθηκε με 0.77 είναι καλή και παρέχει ενδείξεις ότι ο ταξινομητής KNN είναι ένα αποτελεσματικό εργαλείο για την κατάτμηση περικοπής σε εικόνες τηλεπισκόπησης. Αυτά τα αποτελέσματα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για περαιτέρω βελτίωση και βελτίωση των τεχνικών κατάτμησης των καλλιεργειών, οδηγώντας ενδεχομένως σε αυξημένη ακρίβεια και αποτελεσματικότητα στην ανάλυση των καλλιεργειών.
Συμπέρασμα
Αυτή η ανάρτηση έδειξε πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τον συνδυασμό των του Πλανήτη υψηλού ρυθμού, δορυφορικών εικόνων υψηλής ανάλυσης και Γεωχωρικές δυνατότητες του SageMaker να πραγματοποιήσει ανάλυση τμηματοποίησης καλλιεργειών, ξεκλειδώνοντας πολύτιμες πληροφορίες που μπορούν να βελτιώσουν τη γεωργική απόδοση, την περιβαλλοντική βιωσιμότητα και την επισιτιστική ασφάλεια. Ο ακριβής προσδιορισμός των περιοχών καλλιέργειας επιτρέπει περαιτέρω ανάλυση σχετικά με την ανάπτυξη και την παραγωγικότητα των καλλιεργειών, την παρακολούθηση των αλλαγών χρήσης γης και τον εντοπισμό πιθανών κινδύνων για την επισιτιστική ασφάλεια.
Επιπλέον, ο συνδυασμός δεδομένων Planet και SageMaker προσφέρει ένα ευρύ φάσμα περιπτώσεων χρήσης πέρα από την κατάτμηση των καλλιεργειών. Οι πληροφορίες μπορούν να επιτρέψουν αποφάσεις βάσει δεδομένων σχετικά με τη διαχείριση των καλλιεργειών, την κατανομή των πόρων και τον σχεδιασμό πολιτικής μόνο στη γεωργία. Με διαφορετικά μοντέλα δεδομένων και ML, η συνδυασμένη προσφορά θα μπορούσε επίσης να επεκταθεί σε άλλους κλάδους και να χρησιμοποιήσει περιπτώσεις για ψηφιακό μετασχηματισμό, μετασχηματισμό βιωσιμότητας και ασφάλεια.
Για να ξεκινήσετε να χρησιμοποιείτε τις γεωχωρικές δυνατότητες του SageMaker, βλ Ξεκινήστε με τις γεωχωρικές δυνατότητες του Amazon SageMaker.
Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τις προδιαγραφές εικόνων και το υλικό αναφοράς προγραμματιστών του Planet, επισκεφτείτε το Planet Developer's Center. Για τεκμηρίωση σχετικά με το SDK του Planet για Python, βλ Planet SDK για Python. Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με το Planet, συμπεριλαμβανομένων των υπαρχόντων προϊόντων δεδομένων και των επερχόμενων εκδόσεων προϊόντων, επισκεφτείτε το https://www.planet.com/.
Planet Labs PBC Μελλοντικές Δηλώσεις
Εκτός από τις ιστορικές πληροφορίες που περιέχονται εδώ, τα θέματα που αναφέρονται σε αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου είναι μελλοντικές δηλώσεις κατά την έννοια των διατάξεων «ασφαλούς λιμένα» του Private Securities Litigation Reform Act του 1995, συμπεριλαμβανομένων, ενδεικτικά, των Planet Labs Η ικανότητα της PBC να συλλαμβάνει ευκαιρίες στην αγορά και να συνειδητοποιεί οποιοδήποτε από τα πιθανά οφέλη από τις τρέχουσες ή μελλοντικές βελτιώσεις προϊόντων, νέα προϊόντα ή στρατηγικές συνεργασίες και συνεργασίες πελατών. Οι μελλοντικές δηλώσεις βασίζονται στις πεποιθήσεις της διοίκησης της Planet Labs PBC, καθώς και σε υποθέσεις που έγιναν από και σε πληροφορίες που είναι διαθέσιμες αυτήν τη στιγμή. Επειδή τέτοιες δηλώσεις βασίζονται σε προσδοκίες για μελλοντικά γεγονότα και αποτελέσματα και δεν είναι δηλώσεις γεγονότων, τα πραγματικά αποτελέσματα ενδέχεται να διαφέρουν ουσιωδώς από αυτά που προβάλλονται. Παράγοντες που ενδέχεται να προκαλέσουν ουσιαστική διαφορά στα πραγματικά αποτελέσματα από τις τρέχουσες προσδοκίες περιλαμβάνουν, ενδεικτικά, τους παράγοντες κινδύνου και άλλες γνωστοποιήσεις σχετικά με το Planet Labs PBC και τις δραστηριότητές του που περιλαμβάνονται στις περιοδικές αναφορές, τις δηλώσεις πληρεξουσίου και άλλα υλικά γνωστοποίησης της Planet Labs PBC που έχουν κατατεθεί από καιρό στο χρόνο με την Επιτροπή Κεφαλαιαγοράς (SEC) που είναι διαθέσιμα στο διαδίκτυο στη διεύθυνση www.sec.gov, και στον ιστότοπο της PBC της Planet Labs στη διεύθυνση www.planet.com. Όλες οι μελλοντικές δηλώσεις αντικατοπτρίζουν τις πεποιθήσεις και τις υποθέσεις της Planet Labs PBC μόνο από την ημερομηνία που γίνονται αυτές οι δηλώσεις. Η Planet Labs PBC δεν αναλαμβάνει καμία υποχρέωση να ενημερώνει μελλοντικές δηλώσεις ώστε να αντικατοπτρίζουν μελλοντικά γεγονότα ή περιστάσεις.
Σχετικά με τους συγγραφείς
Lydia Lihui Zhang είναι η Ειδική Επιχειρηματικής Ανάπτυξης στο Planet Labs PBC, όπου βοηθά στη σύνδεση του διαστήματος για τη βελτίωση της γης σε διάφορους τομείς και σε μυριάδες περιπτώσεις χρήσης. Προηγουμένως, ήταν επιστήμονας δεδομένων στο McKinsey ACRE, μια λύση που εστιάζει στη γεωργία. Είναι κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου σπουδών από το MIT Technology Policy Programme, με επίκεντρο την διαστημική πολιτική. Τα γεωχωρικά δεδομένα και ο ευρύτερος αντίκτυπός τους στις επιχειρήσεις και τη βιωσιμότητα ήταν το επίκεντρο της καριέρας της.
Mansi Shah είναι μηχανικός λογισμικού, επιστήμονας δεδομένων και μουσικός του οποίου η δουλειά εξερευνά τους χώρους όπου η καλλιτεχνική αυστηρότητα και η τεχνική περιέργεια συγκρούονται. Πιστεύει ότι τα δεδομένα (όπως η τέχνη!) μιμούνται τη ζωή και ενδιαφέρεται για τις βαθιά ανθρώπινες ιστορίες πίσω από τους αριθμούς και τις νότες.
Xiong Zhou είναι Senior Applied Scientist στο AWS. Είναι επικεφαλής της επιστημονικής ομάδας για τις γεωχωρικές δυνατότητες του Amazon SageMaker. Η τρέχουσα περιοχή έρευνάς του περιλαμβάνει την όραση υπολογιστών και την αποτελεσματική εκπαίδευση μοντέλων. Στον ελεύθερο χρόνο του, του αρέσει να τρέχει, να παίζει μπάσκετ και να περνά χρόνο με την οικογένειά του.
Janosch Woschitz είναι Senior Solutions Architect στο AWS, με ειδίκευση στη γεωχωρική AI/ML. Με περισσότερα από 15 χρόνια εμπειρίας, υποστηρίζει πελάτες παγκοσμίως στη μόχλευση της τεχνητής νοημοσύνης και της ML για καινοτόμες λύσεις που αξιοποιούν τα γεωχωρικά δεδομένα. Η τεχνογνωσία του καλύπτει τη μηχανική μάθηση, τη μηχανική δεδομένων και τα κλιμακούμενα κατανεμημένα συστήματα, επαυξημένη από ένα ισχυρό υπόβαθρο στη μηχανική λογισμικού και την τεχνογνωσία του κλάδου σε σύνθετους τομείς όπως η αυτόνομη οδήγηση.
Shital Dhakal είναι Διευθυντής Προγράμματος Sr. με την ομάδα γεωχωρικής ML της SageMaker που εδρεύει στην περιοχή του κόλπου του Σαν Φρανσίσκο. Έχει εμπειρία στην τηλεπισκόπηση και στο Γεωγραφικό Σύστημα Πληροφοριών (GIS). Είναι παθιασμένος με την κατανόηση των σημείων πόνου των πελατών και την κατασκευή γεωχωρικών προϊόντων για την επίλυσή τους. Στον ελεύθερο χρόνο του, του αρέσει η πεζοπορία, τα ταξίδια και το τένις.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-crop-segmentation-machine-learning-model-with-planet-data-and-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 14
- 15 χρόνια
- 15%
- 1995
- 20
- 2015
- 2017
- 2023
- 22
- 2D
- 32
- 7
- 77
- 8
- 84
- 87
- a
- ικανότητα
- Ικανός
- Σχετικα
- επιταχύνουν
- πρόσβαση
- ακρίβεια
- ακριβής
- με ακρίβεια
- επιτευχθεί
- αποκτήθηκαν
- στρέμμα
- απέναντι
- Πράξη
- ενεργειών
- πραγματικός
- πραγματικά
- προσαρμογή
- ρυθμίζεται
- επηρεάζουν
- συγκινητικός
- Μετά το
- Γεωργικός
- γεωργία
- AI
- AI / ML
- Όλα
- κατανομή
- επιτρέπουν
- Επιτρέποντας
- alone
- κατά μήκος
- Επίσης
- Αν και
- Amazon
- Amazon Sage Maker
- Γεωχωρικό Amazon SageMaker
- Στούντιο Amazon SageMaker
- Amazon υπηρεσίες Web
- an
- ανάλυση
- αναλύσει
- και
- ετήσιος
- Άλλος
- κάθε
- οπουδήποτε
- APIs
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- εφαρμοσμένος
- Εφαρμογή
- αρχεία
- ΕΙΝΑΙ
- ΠΕΡΙΟΧΗ
- περιοχές
- Παράταξη
- καλλιτεχνικός
- AS
- ζητώντας
- εκτιμώ
- Αξιολόγηση
- εκτίμηση
- προσόν
- βοηθήσει
- συσχετισμένη
- παραδοχές
- At
- επαυξημένης
- αυτονόμος
- διαθεσιμότητα
- διαθέσιμος
- μέσος
- αποφύγετε
- αναμένω
- AWS
- πίσω
- φόντο
- Υπόλοιπο
- ΖΩΝΗ
- του συγκροτήματος
- μπαρ
- βασίζονται
- βάση
- Μπάσκετ
- Κόλπος
- BE
- επειδή
- ήταν
- Αρχή
- πίσω
- είναι
- πεποιθήσεις
- πιστεύει
- οφέλη
- Καλύτερα
- Βελτίωση
- μεταξύ
- Πέρα
- Μπλοκ
- Μπλε
- θολούρα
- και οι δύο
- Κάτω μέρος
- όρια
- σύνορο
- ΓΕΦΥΡΑ
- φέρω
- ευρύτερη
- χτίζω
- Κτίριο
- ενσωματωμένο
- δέσμες
- επιχείρηση
- ανάπτυξη επιχείρησης
- αλλά
- by
- CA
- Καλιφόρνια
- CAN
- δυνατότητες
- κεφαλοποιώ
- πιάνω
- συλλαμβάνει
- Σταδιοδρομία
- περίπτωση
- μελέτη περίπτωσης
- περιπτώσεις
- Αιτία
- προκαλούνται
- ορισμένες
- αλυσίδα
- αλλαγή
- άλλαξε
- Αλλαγές
- χαρακτηριστικά
- περιστάσεις
- τάξη
- τάξεις
- ταξινόμηση
- ταξινομούνται
- Καθάρισμα
- καθαρός
- σαφώς
- CLF
- πελάτης
- Κλίμα
- Κλιματική αλλαγή
- πιο κοντά
- Backup
- κωδικός
- συνεργασίες
- συλλογή
- Συγκρούονται
- COM
- συνδυασμός
- σε συνδυασμό
- συνδυάζοντας
- Ελάτε
- έρχεται
- παραπομπής σας
- Κοινός
- συνήθως
- εταίρα
- συγκριτικά
- συγκρίνουν
- σύγκριση
- σύγκριση
- συγκρότημα
- υπολογιστή
- Computer Vision
- Διεξαγωγή
- Connect
- συνεπής
- αποτελείται
- που περιέχονται
- Περιέχει
- συμφραζόμενα
- συνεχίζεται
- μετατρέψετε
- μετατρέπονται
- συντεταγμένη
- πυρήνας
- Διορθώθηκε
- Αντίστοιχος
- θα μπορούσε να
- Κομητεία
- κάλυμμα
- κάλυψη
- κάλυμμα
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργία
- δημιουργία
- κριτήρια
- καλλιέργεια
- σπάρτα
- περιέργεια
- Ρεύμα
- Τη στιγμή
- πελάτης
- Πελάτες
- καθημερινά
- ημερομηνία
- επιστήμονας δεδομένων
- βασίζονται σε δεδομένα
- σύνολα δεδομένων
- Ημερομηνία
- αποφάσεις
- βαθύτερη
- ορίζεται
- ορίζεται
- κατέδειξε
- εξαρτώμενος
- παρατάσσω
- Συμπληρωματικός
- επιθυμητή
- καταστράφηκαν
- λεπτομέρεια
- Ανίχνευση
- προσδιορισμός
- αποφασισμένος
- αναπτύχθηκε
- Εργολάβος
- προγραμματιστές
- Ανάπτυξη
- απόκλιση
- διαφέρω
- διαφορά
- διαφορετικές
- ψηφιακό
- ψηφιακή Μετασχηματισμού
- κατευθείαν
- καταστροφή
- αποκάλυψη
- ανακαλύπτουν
- ανακάλυψαν
- συζητήσουν
- απόσταση
- διανέμονται
- κατανεμημένα συστήματα
- διανομή
- τεκμηρίωση
- domains
- περιστέρι
- κατεβάσετε
- λήψεις
- αυτοκίνητο
- οδήγηση
- Σταγόνες
- δυο
- κατά την διάρκεια
- κάθε
- Νωρίτερα
- γη
- εύκολα
- εύκολος
- Αποτελεσματικός
- αποδοτικότητα
- αποτελεσματικός
- αποτελεσματικά
- προσπάθειες
- είτε
- εξουσιοδοτώ
- ενεργοποιήσετε
- δίνει τη δυνατότητα
- μηχανικός
- Μηχανική
- Μηχανικοί
- βελτιώσεις
- αρκετά
- εμπλουτίζω
- εξασφαλίζω
- Περιβάλλον
- περιβάλλοντος
- Περιβαλλοντική Βιωσιμότητα
- περιβάλλοντα
- ειδικά
- αξιολογήσει
- Συμβάν
- εκδηλώσεις
- απόδειξη
- εξελίσσεται
- Εξετάζοντας
- παράδειγμα
- ανταλλαγή
- υφιστάμενα
- Ανάπτυξη
- προσδοκίες
- αναμένεται
- εμπειρία
- εξειδίκευση
- διερευνήσει
- διερευνά
- εκτεθειμένος
- f1
- γεγονός
- παράγοντες
- ψευδής
- οικογένεια
- αγρότες
- καλλιέργεια
- γρηγορότερα
- Χαρακτηριστικό
- Χαρακτηριστικά
- Φεβρουάριος
- λίπασμα
- λίγοι
- πεδίο
- Πεδία
- Αρχεία
- κατατεθεί
- φιλτράρισμα
- Τελικά
- Εύρεση
- εύρεση
- fiona
- Όνομα
- ταιριάζουν
- ΣΤΟΛΟΣ
- εύκαμπτος
- πλημμύρα
- Συγκέντρωση
- εστιάζοντας
- Εξής
- τροφή
- Για
- Εμπρός
- μελλοντικά
- Θεμέλιο
- Φρανσίσκο
- από
- λειτουργία
- περαιτέρω
- μελλοντικός
- κερδίζει
- χάσμα
- γεωγραφικός
- Γεωχωρική ML
- παίρνω
- Δώστε
- δεδομένου
- Παγκόσμιο
- Παγκόσμια
- καλός
- γραφικών
- σε μεγάλο βαθμό
- Πράσινο
- Έδαφος
- Μεγαλώνοντας
- Ανάπτυξη
- Επισκέπτης
- Κείμενο
- χέρι
- συμβαίνω
- Συμβαίνει
- Έχω
- που έχει
- he
- Υγεία
- βοήθεια
- χρήσιμο
- βοηθά
- αυτήν
- εδώ
- εν τούτω
- Ψηλά
- Υψηλή συχνότητα
- υψηλής ανάλυσης
- υψηλότερο
- Τόνισε
- του
- ιστορικών
- κατέχει
- Πως
- Πώς να
- Ωστόσο
- HTML
- http
- HTTPS
- ανθρώπινος
- i
- ID
- Αναγνώριση
- προσδιορίζονται
- αναγνωρίζει
- προσδιορίσει
- προσδιορισμό
- if
- εικόνα
- εικόνες
- τεράστια
- Επίπτωση
- σημαντικό
- βελτίωση
- βελτιώνει
- βελτίωση
- in
- Σε άλλες
- περιλαμβάνουν
- περιλαμβάνονται
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- ενσωματώνω
- εσφαλμένα
- αυξημένη
- αύξηση
- πράγματι
- ευρετήριο
- υποδεικνύω
- υποδηλώνει
- βιομηχανίες
- βιομηχανία
- πληροφορίες
- καινοτόμες
- εισαγωγή
- είσοδοι
- ιδέες
- εμπνευσμένος
- εγκαθιστώ
- εγκατασταθεί
- διαδραστικό
- τόκος
- ενδιαφερόμενος
- ενδιαφέρον
- περιβάλλον λειτουργίας
- σε
- έρευνα
- IT
- ΤΟΥ
- Τζένιφερ
- jpg
- Ιούνιος
- Διατήρηση
- Κιτ (SDK)
- γνώση
- Kyle
- Labs
- Οικόπεδο
- large
- μεγάλης κλίμακας
- σε μεγάλο βαθμό
- Αργά
- ξεκινήσει
- ξεκίνησε
- οδηγήσει
- που οδηγεί
- Οδηγεί
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- αριστερά
- μόχλευσης
- βιβλιοθήκες
- ζωή
- Μου αρέσει
- Περιωρισμένος
- γραμμή
- Λιστα
- Δίκη
- που βρίσκεται
- ματιά
- κοιτάζοντας
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- Macro
- που
- κυρίως
- κάνω
- Κατασκευή
- διαχείριση
- διαχείριση
- διευθυντής
- πολοί
- χάρτη
- μαρκαρισμένος
- αγορά
- μάσκα
- κύριος
- ταιριάζουν
- υλικά
- υλικά
- Θέματα
- ανώτατο όριο
- Ενδέχεται..
- McKinsey
- νόημα
- μέσα
- μέτρο
- μέτρα
- μέτρησης
- Μεταδεδομένα
- μέθοδος
- μέθοδοι
- μετρικός
- Metrics
- ελαχιστοποιώντας
- MIT
- μετριασμός
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- Παρακολούθηση
- παρακολούθηση
- περισσότερο
- πλέον
- ως επί το πλείστον
- πολύ
- πολλαπλούς
- Μουσικός
- πρέπει
- μυριάδα
- Φυσικό
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- ανάγκες
- αρνητικά
- γείτονες
- Νέα
- νέα προϊόντα
- Όχι.
- Θόρυβος
- σημειωματάριο
- Notes
- αριθμός
- αριθμοί
- πολυάριθμες
- αντικειμενικά
- υποχρέωση
- παρατηρούμε
- αποκτήσει
- Οκτώβριος
- of
- προσφορά
- προσφορές
- συχνά
- on
- διαδικτυακά (online)
- αποκλειστικά
- ανοίξτε
- OpenCV
- λειτουργία
- Ευκαιρία
- Βελτιστοποίηση
- or
- τάξη
- παραγγελιών
- οργανώσεις
- αρχικά
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- φέρουν
- περιγράφει
- παραγωγή
- επί
- φόρμες
- δική
- Πόνος
- παράμετρος
- παράμετροι
- Ειδικότερα
- ιδιαίτερα
- Συνεταιρισμός
- συνεργασίες
- παθιασμένος
- πρότυπα
- Εκτελέστε
- επίδοση
- εκτελούνται
- περιοδικός
- φυσικός
- επιλέξτε
- Εικονοκύτταρο
- πλανήτης
- σχεδιασμό
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- παιχνίδι
- σημεία
- πολιτική
- θετικός
- δυνατός
- Θέση
- δυναμικού
- ενδεχομένως
- δύναμη
- ισχυρός
- πρακτικές
- ανάγκη
- Ακρίβεια
- προβλέψει
- προβλεπόμενη
- προβλέποντας
- Προβλέψεις
- προτιμάται
- Προετοιμάστε
- έτοιμος
- παρόν
- δώρα
- Προβολή
- προηγουμένως
- πρωτίστως
- πρωταρχικός
- Πριν
- Δώστε προτεραιότητα
- ιδιωτικός
- Πρόβλημα
- διαδικασια μας
- Επεξεργασμένο
- μεταποίηση
- Παράγεται
- Προϊόν
- παραγωγικότητα
- Προϊόντα
- βαθέως
- Πρόγραμμα
- προβλέπεται
- υποσχόμενος
- ποσοστό
- παρέχουν
- παρέχεται
- παρέχει
- πληρεξούσιο
- δημοσίως
- σφυγμός
- σκοποί
- Python
- ποσοτικός
- Γρήγορα
- γρήγορα
- σειρά
- συνειδητοποιήσουν
- Red
- μείωση
- τελειοποίηση
- αντανακλούν
- Μεταρρύθμιση
- περιοχή
- περιοχές
- Δελτία
- ανακούφιση
- μακρινός
- αφαιρέστε
- Αναφορά
- Εκθέσεις
- εκπρόσωπος
- ζητήσει
- έρευνα
- πόρος
- Υποστηρικτικό υλικό
- αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- απόδοση
- αποκαλύπτω
- Αποκαλύπτει
- Πλούσιος
- δεξιά
- Κίνδυνος
- παράγοντες κινδύνου
- κινδύνους
- Ποτάμι
- δρόμος
- τρέξιμο
- τρέξιμο
- Σακραμέντο
- σοφός
- ίδιο
- Σαν
- Σαν Φρανσίσκο
- δορυφόρος
- δορυφόρους
- επεκτάσιμη
- σκηνή
- Σκηνές
- συστήματα
- Επιστήμη
- Επιστήμονας
- επιστήμονες
- scikit-μάθετε
- σκορ
- SDK
- Αναζήτηση
- Εποχή
- SEC
- Τομείς
- Χρεόγραφα
- Securities and Exchange Commission
- ασφάλεια
- κινδύνους ασφάλειας
- δείτε
- κατάτμηση
- τμήματα
- επιλέγονται
- επιλογή
- αρχαιότερος
- ξεχωριστό
- εξυπηρετεί
- Υπηρεσίες
- σειρά
- Σέτς
- εγκατασταθούν
- διάφοροι
- αυτή
- δείχνουν
- παρουσιάζεται
- παρόμοιες
- Απλούς
- αφού
- ενιαίας
- Μέγεθος
- small
- λογισμικό
- ανάπτυξη λογισμικού
- κιτ ανάπτυξης λογισμικού
- Μηχανικός Λογισμικού
- τεχνολογία λογισμικού
- έδαφος
- λύση
- Λύσεις
- SOLVE
- μερικοί
- Πηγή
- Πηγές
- Χώρος
- χώρων
- εκτείνεται
- χωρική
- Μιλάει
- ειδικός
- ειδικευμένη
- προσδιορισμός
- προδιαγραφές
- Φασματικός
- Δαπάνες
- φορέα
- ενδιαφερόμενα μέρη
- Εκκίνηση
- ξεκίνησε
- Κατάσταση
- δηλώσεις
- Κατάσταση
- Βήμα
- ιστορίες
- Στρατηγική
- Στρατηγικές Συνεργασίες
- στρατηγικές
- στρες
- ισχυρός
- στούντιο
- Μελέτη
- συνεισφέρω
- επιτυχής
- Επιτυχώς
- τέτοιος
- υποστήριξη
- Υποστηρίζει
- Επιφάνεια
- Έρευνες
- Βιωσιμότητα
- βιώσιμης
- σύστημα
- συστήματα
- Πάρτε
- λαμβάνεται
- λήψη
- Τεχνικός
- τεχνικές
- Τεχνολογία
- δοκιμή
- θα
- Δοκιμές
- από
- ότι
- Η
- Η περιοχή
- Το κράτος
- ο κόσμος
- τους
- Τους
- τότε
- Εκεί.
- επομένως
- Αυτοί
- αυτοί
- πράγματα
- αυτό
- εκείνοι
- Μέσω
- ώρα
- φορές
- προς την
- εργαλείο
- εργαλεία
- κορυφή
- προς
- τροχιά
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- Μεταμορφώστε
- Μεταμόρφωση
- μετασχηματίζεται
- Ταξίδια
- Δέντρα
- Τάσεις
- αληθής
- Αλήθεια
- προσπαθώ
- δύο
- τύπος
- υποκείμενες
- κατανόηση
- αναλαμβάνει
- ξεκλειδώματος
- μέχρι
- ανερχόμενος
- Ενημέρωση
- us
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- συνήθως
- χρησιμοποιούνται
- Πολύτιμος
- αξία
- Αξίες
- διάφορα
- Σταθερή
- πολύ
- μέσω
- όραμα
- Επίσκεψη
- οραματισμός
- οπτικά
- τόμος
- Ευάλωτες
- περιμένετε
- θέλω
- ήταν
- Απόβλητα
- Νερό
- we
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- Ιστοσελίδα : www.example.gr
- ΛΟΙΠΌΝ
- ήταν
- ενώ
- αν
- Ποιό
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- του οποίου
- ευρύς
- Ευρύ φάσμα
- με
- εντός
- χωρίς
- λόγια
- Εργασία
- ροής εργασίας
- ροές εργασίας
- εργαζόμενος
- κόσμος
- θα
- γραπτή
- X
- έτος
- χρόνια
- Βελτιστοποίηση
- Εσείς
- zephyrnet
- ζουμ