Dette gjesteinnlegget er skrevet av Lydia Lihui Zhang, forretningsutviklingsspesialist, og Mansi Shah, programvareingeniør/dataforsker, ved Planet Labs. De analyse som inspirerte dette innlegget ble opprinnelig skrevet av Jennifer Reiber Kyle.
Amazon SageMaker geospatiale muligheter kombinert med Planetsine satellittdata kan brukes til avlingssegmentering, og det er mange bruksområder og potensielle fordeler med denne analysen til feltene landbruk og bærekraft. På slutten av 2023, Planet kunngjorde et partnerskap med AWS for å gjøre sine geospatiale data tilgjengelig gjennom Amazon SageMaker.
Beskjæringssegmentering er prosessen med å dele opp et satellittbilde i områder med piksler, eller segmenter, som har lignende beskjæringsegenskaper. I dette innlegget illustrerer vi hvordan du bruker en segmenteringsmaskinlæringsmodell (ML) for å identifisere beskjærings- og ikke-beskjæringsregioner i et bilde.
Identifisering av avlingsregioner er et kjernesteg mot å få innsikt i landbruket, og kombinasjonen av rike geospatiale data og ML kan føre til innsikt som styrer beslutninger og handlinger. For eksempel:
- Ta datadrevne landbruksbeslutninger – Ved å få bedre romlig forståelse av avlingene, kan bønder og andre landbruksaktører optimalisere ressursbruken, fra vann til gjødsel til andre kjemikalier gjennom sesongen. Dette legger grunnlaget for å redusere avfall, forbedre bærekraftig jordbrukspraksis der det er mulig, og øke produktiviteten samtidig som miljøpåvirkningen minimeres.
- Identifisere klimarelaterte påkjenninger og trender – Ettersom klimaendringene fortsetter å påvirke globale temperatur- og nedbørsmønstre, kan avlingssegmentering brukes til å identifisere områder som er sårbare for klimarelatert stress for klimatilpasningsstrategier. For eksempel kan satellittbildearkiver brukes til å spore endringer i en avlingsvekstregion over tid. Dette kan være fysiske endringer i størrelse og fordeling av dyrket mark. De kan også være endringene i jordfuktighet, jordtemperatur og biomasse, avledet fra de forskjellige spektralindeksene for satellittdata, for dypere avlingshelseanalyse.
- Vurdere og redusere skader – Til slutt kan avlingssegmentering brukes til raskt og nøyaktig å identifisere områder med avlingsskade i tilfelle en naturkatastrofe, noe som kan bidra til å prioritere hjelpearbeid. For eksempel, etter en flom, kan satellittbilder med høy kadens brukes til å identifisere områder der avlinger har blitt nedsenket eller ødelagt, slik at hjelpeorganisasjoner kan hjelpe berørte bønder raskere.
I denne analysen bruker vi en K-nearest neighbours (KNN)-modell for å utføre avlingssegmentering, og vi sammenligner disse resultatene med sannhetsbilder på en landbruksregion. Resultatene våre avslører at klassifiseringen fra KNN-modellen er mer nøyaktig representativ for tilstanden til det nåværende avlingsfeltet i 2017 enn dataene for jordsannhetsklassifiseringen fra 2015. Disse resultatene er et vitnesbyrd om kraften til Planets geospatiale bilder med høy kadens. Jordbruksfelt endres ofte, noen ganger flere ganger i sesongen, og å ha høyfrekvente satellittbilder tilgjengelig for å observere og analysere dette landet kan gi enorm verdi for vår forståelse av jordbruksland og raskt skiftende miljøer.
Planet og AWS sitt partnerskap om geospatial ML
SageMaker geospatiale muligheter gi dataforskere og ML-ingeniører mulighet til å bygge, trene og distribuere modeller ved hjelp av geospatiale data. SageMaker geospatiale evner lar deg effektivt transformere eller berike store geospatiale datasett, akselerere modellbygging med forhåndstrente ML-modeller og utforske modellprediksjoner og geospatiale data på et interaktivt kart ved hjelp av 3D-akselerert grafikk og innebygde visualiseringsverktøy. Med SageMaker geospatiale muligheter kan du behandle store datasett med satellittbilder og andre geospatiale data for å lage nøyaktige ML-modeller for ulike applikasjoner, inkludert avlingssegmentering, som vi diskuterer i dette innlegget.
Planet Labs PBC er et ledende jordbildeselskap som bruker sin store flåte av satellitter til å ta bilder av jordens overflate på daglig basis. Planets data er derfor en verdifull ressurs for geospatial ML. Dens høyoppløselige satellittbilder kan brukes til å identifisere ulike avlingsegenskaper og deres helse over tid, hvor som helst på jorden.
Partnerskapet mellom Planet og SageMaker gjør det mulig for kunder å enkelt få tilgang til og analysere Planets høyfrekvente satellittdata ved å bruke AWS sine kraftige ML-verktøy. Dataforskere kan ta med egne data eller enkelt finne og abonnere på Planets data uten å bytte miljø.
Beskjæringssegmentering i en Amazon SageMaker Studio-notisbok med et geospatialt bilde
I dette eksemplet med geospatial ML-arbeidsflyt ser vi på hvordan vi kan bringe Planets data sammen med jordsannhetsdatakilden inn i SageMaker, og hvordan du kan trene, utlede og distribuere en avlingssegmenteringsmodell med en KNN-klassifiserer. Til slutt vurderer vi nøyaktigheten av resultatene våre og sammenligner dette med vår grunnsannhetsklassifisering.
KNN-klassifisereren som ble brukt ble opplært i en Amazon SageMaker Studio notatbok med en geospatial image, og gir en fleksibel og utvidbar bærbar kjerne for arbeid med geospatiale data.
De Amazon SageMaker Studio notatbok med geospatialt bilde leveres forhåndsinstallert med ofte brukte geospatiale biblioteker som GDAL, Fiona, GeoPandas, Shapely og Rasterio, som tillater visualisering og behandling av geospatiale data direkte i et Python-notebookmiljø. Vanlige ML-biblioteker som OpenCV eller scikit-learn brukes også til å utføre avlingssegmentering ved bruk av KNN-klassifisering, og disse er også installert i den geospatiale kjernen.
Datavalg
Landbruksfeltet vi zoomer inn på ligger ved det vanligvis solfylte Sacramento County i California.
Hvorfor Sacramento? Område- og tidsvalg for denne typen problemer er først og fremst definert av tilgjengeligheten av jordsannhetsdata, og slike data i avlingstype og grensedata er ikke lett å få tak i. De 2015 Sacramento County Land Use DWR Survey datasett er et offentlig tilgjengelig datasett som dekker Sacramento County det året og gir håndjusterte grenser.
Det primære satellittbildet vi bruker er planetens 4-bånd PSScene-produkt, som inneholder de blå, grønne, røde og nær-IR-båndene og er radiometrisk korrigert til utstråling ved sensoren. Koeffisientene for å korrigere til at-sensor-reflektansen er gitt i scene-metadataene, noe som ytterligere forbedrer konsistensen mellom bilder tatt til forskjellige tider.
Planet's Dove-satellitter som produserte dette bildet ble skutt opp 14. februar 2017 (pressemelding), derfor avbildet de ikke Sacramento County tilbake i 2015. Imidlertid har de tatt daglige bilder av området siden lanseringen. I dette eksemplet nøyer vi oss med det ufullkomne 2-årige gapet mellom bakkens sannhetsdata og satellittbilder. Imidlertid kunne Landsat 8-bilder med lavere oppløsning ha blitt brukt som en bro mellom 2015 og 2017.
Få tilgang til planetdata
For å hjelpe brukere med å få nøyaktige og handlingsrettede data raskere, har Planet også utviklet Planet Software Development Kit (SDK) for Python. Dette er et kraftig verktøy for dataforskere og utviklere som ønsker å jobbe med satellittbilder og andre geospatiale data. Med denne SDK-en kan du søke etter og få tilgang til Planets enorme samling av høyoppløselige satellittbilder, samt data fra andre kilder som OpenStreetMap. SDK-en gir en Python-klient til Planets APIer, samt en kodeløs kommandolinjegrensesnitt (CLI)-løsning, noe som gjør det enkelt å inkorporere satellittbilder og geospatiale data i Python-arbeidsflyter. Dette eksemplet bruker Python-klienten til å identifisere og laste ned bilder som trengs for analysen.
Du kan installere Planet Python-klienten i SageMaker Studio-notisboken med geospatialt bilde ved å bruke en enkel kommando:
Du kan bruke klienten til å søke etter relevante satellittbilder og hente en liste over tilgjengelige resultater basert på interesseområdet, tidsintervallet og andre søkekriterier. I følgende eksempel starter vi med å spørre hvor mange PlanetScope-scener (Planets daglige bilder) dekker det samme interesseområdet (AOI) som vi definerer tidligere gjennom bakkedataene i Sacramento, gitt en viss tidsperiode mellom 1. juni og 1. oktober 2017; samt et visst ønsket maksimalt skydekningsområde på 10 %:
De returnerte resultatene viser antall matchende scener som overlapper med vårt interesseområde. Den inneholder også hver scenes metadata, dens bilde-ID og en forhåndsvisningsbildereferanse.
Etter at en bestemt scene er valgt, med spesifikasjon på scene-ID, varetype og produktbunter (referansedokumentasjon), kan du bruke følgende kode for å laste ned bildet og dets metadata:
Denne koden laster ned det tilsvarende satellittbildet til Amazon elastisk filsystem (Amazon EFS) volum for SageMaker Studio.
Modelltrening
Etter at dataene er lastet ned med Planet Python-klienten, kan segmenteringsmodellen trenes. I dette eksemplet brukes en kombinasjon av KNN-klassifisering og bildesegmenteringsteknikker for å identifisere avlingsareal og lage georefererte geojson-funksjoner.
Planet-dataene lastes og forhåndsbehandles ved hjelp av de innebygde geospatiale bibliotekene og verktøyene i SageMaker for å forberede dem for opplæring av KNN-klassifisereren. Grunnsannhetsdataene for trening er Sacramento County Land Use DWR Survey-datasettet fra 2015, og Planet-dataene fra 2017 brukes til å teste modellen.
Konverter grunnsannhetstrekk til konturer
For å trene KNN-klassifisereren, klassen til hver piksel som enten crop
or non-crop
må identifiseres. Klassen bestemmes av om pikselen er assosiert med en beskjæringsfunksjon i grunnsannhetsdataene eller ikke. For å gjøre denne bestemmelsen, konverteres grunnsannhetsdataene først til OpenCV-konturer, som deretter brukes til å skille crop
fra non-crop
piksler. Pikselverdiene og deres klassifisering brukes deretter til å trene opp KNN-klassifisereren.
For å konvertere grunnsannhetstrekkene til konturer, må trekkene først projiseres til koordinatreferansesystemet til bildet. Deretter blir funksjonene forvandlet til bilderom, og til slutt konvertert til konturer. For å sikre nøyaktigheten til konturene blir de visualisert over inndatabildet, som vist i følgende eksempel.
For å trene opp KNN-klassifisereren skilles beskjærings- og ikke-beskjærte piksler ved å bruke beskjæringsfunksjonens konturer som en maske.
Inngangen til KNN-klassifisereren består av to datasett: X, en 2d-matrise som gir funksjonene som skal klassifiseres på; og y, en 1d-matrise som gir klassene (eksempel). Her opprettes et enkelt klassifisert bånd fra ikke-beskjærings- og beskjæringsdatasettene, der båndets verdier indikerer pikselklassen. Båndet og de underliggende bildepikselbåndverdiene konverteres deretter til X- og y-inngangene for klassifiseringsfunksjonen.
Tren klassifisereren på beskjæringspiksler og piksler uten beskjæring
KNN-klassifiseringen utføres med scikit-learn KNeighborsClassifier. Antall naboer, en parameter som i stor grad påvirker estimatorens ytelse, justeres ved å bruke kryssvalidering i KNN kryssvalidering. Klassifisereren trenes deretter ved å bruke de forberedte datasettene og det innstilte antallet naboparametere. Se følgende kode:
For å vurdere klassifisererens ytelse på inndataene, forutses pikselklassen ved å bruke pikselbåndverdiene. Klassifisererens ytelse er hovedsakelig basert på nøyaktigheten til treningsdataene og den klare separasjonen av pikselklassene basert på inngangsdataene (pikselbåndverdier). Klassifisererens parametere, som antall naboer og avstandsvektingsfunksjonen, kan justeres for å kompensere for eventuelle unøyaktigheter i sistnevnte. Se følgende kode:
Vurder modellprediksjoner
Den trente KNN-klassifisereren brukes til å forutsi avlingsregioner i testdataene. Disse testdataene består av regioner som ikke ble eksponert for modellen under trening. Modellen har med andre ord ingen kunnskap om området før analysen og derfor kan disse dataene brukes til å objektivt evaluere modellens ytelse. Vi starter med å visuelt inspisere flere regioner, og begynner med en region som er relativt mer støyende.
Den visuelle inspeksjonen avslører at de forutsagte klassene stort sett stemmer overens med grunnsannhetsklassene. Det er noen få regioner med avvik, som vi inspiserer nærmere.
Ved ytterligere undersøkelser oppdaget vi at noe av støyen i denne regionen skyldtes grunnsannhetsdataene som manglet detaljene som er tilstede i det klassifiserte bildet (øverst til høyre sammenlignet med øverst til venstre og nederst til venstre). Et spesielt interessant funn er at klassifisereren identifiserer trær langs elven som non-crop
, mens grunnsannhetsdataene feilaktig identifiserer dem som crop
. Denne forskjellen mellom disse to segmenteringene kan skyldes at trærne skygger regionen over avlingene.
Etter dette inspiserer vi en annen region som ble klassifisert forskjellig mellom de to metodene. Disse fremhevede områdene ble tidligere merket som ikke-avlingsregioner i jordsannhetsdataene i 2015 (øverst til høyre), men endret og vist tydelig som avlingsland i 2017 gjennom Planetscope Scenes (øverst til venstre og nederst til venstre). De ble også i stor grad klassifisert som dyrket mark gjennom klassifiseringen (nederst til høyre).
Igjen ser vi at KNN-klassifikatoren presenterer et mer granulert resultat enn jordsannhetsklassen, og den fanger også vellykket opp endringen som skjer i avlingslandet. Dette eksemplet snakker også om verdien av daglig oppdaterte satellittdata fordi verden ofte endrer seg mye raskere enn årsrapporter, og en kombinert metode med ML som dette kan hjelpe oss med å fange opp endringene etter hvert som de skjer. Å kunne overvåke og oppdage slike endringer via satellittdata, spesielt i landbruksfeltene i utvikling, gir nyttig innsikt for bønder for å optimere arbeidet sitt og enhver landbruksinteressenter i verdikjeden for å få en bedre puls på sesongen.
Modellevaluering
Den visuelle sammenligningen av bildene av de forutsagte klassene med grunnsannhetsklassene kan være subjektiv og kan ikke generaliseres for å vurdere nøyaktigheten til klassifiseringsresultatene. For å få en kvantitativ vurdering innhenter vi klassifiseringsmålinger ved å bruke scikit-learn's classification_report
funksjon:
Pikselklassifiseringen brukes til å lage en segmenteringsmaske av beskjæringsregioner, noe som gjør både presisjon og gjenkalling til viktige beregninger, og F1-poengsummen er et godt samlet mål for å forutsi nøyaktighet. Resultatene våre gir oss beregninger for både avlings- og ikke-avlingsregioner i tog- og testdatasettet. For å holde ting enkelt, la oss imidlertid se nærmere på disse beregningene i sammenheng med avlingsregionene i testdatasettet.
Presisjon er et mål på hvor nøyaktige modellens positive spådommer er. I dette tilfellet indikerer en presisjon på 0.94 for avlingsregioner at vår modell er svært vellykket med å korrekt identifisere områder som faktisk er avlingsregioner, der falske positiver (faktiske ikke-avlingsregioner feilaktig identifisert som avlingsregioner) er minimert. Recall, derimot, måler fullstendigheten av positive spådommer. Med andre ord, tilbakekalling måler andelen faktiske positive som ble identifisert riktig. I vårt tilfelle betyr en tilbakekallingsverdi på 0.73 for beskjæringsregioner at 73 % av alle sanne beskjæringsregionpiksler er korrekt identifisert, noe som minimerer antallet falske negativer.
Ideelt sett foretrekkes høye verdier av både presisjon og tilbakekalling, selv om dette i stor grad kan være avhengig av bruken av casestudien. Hvis vi for eksempel undersøkte disse resultatene for bønder som ønsker å identifisere avlingsregioner for landbruket, ville vi ønsket å foretrekke en høyere tilbakekalling enn presisjon, for å minimere antallet falske negativer (områder identifisert som ikke-avlingsregioner som er faktisk avlingsregioner) for å få mest mulig ut av landet. F1-poengsum fungerer som en generell nøyaktighetsmåling som kombinerer både presisjon og gjenkalling, og måler balansen mellom de to beregningene. En høy F1-score, slik som vår for avlingsregioner (0.82), indikerer en god balanse mellom både presisjon og tilbakekalling og en høy generell klassifiseringsnøyaktighet. Selv om F1-poengsummen faller mellom tog- og testdatasettene, er dette forventet fordi klassifikatoren ble trent på togdatasettet. En samlet vektet gjennomsnittlig F1-score på 0.77 er lovende og tilstrekkelig nok til å prøve segmenteringsopplegg på de klassifiserte dataene.
Lag en segmenteringsmaske fra klassifisereren
Opprettelsen av en segmenteringsmaske ved å bruke spådommene fra KNN-klassifikatoren på testdatasettet innebærer å rydde opp i det forutsagte resultatet for å unngå små segmenter forårsaket av bildestøy. For å fjerne flekkstøy bruker vi OpenCV median uskarphet filter. Dette filteret bevarer veiavgrensninger mellom avlinger bedre enn den morfologiske åpne operasjonen.
For å bruke binær segmentering på den avbrutte utgangen, må vi først konvertere de klassifiserte rasterdataene til vektorfunksjoner ved å bruke OpenCV finn konturer funksjon.
Til slutt kan de faktiske segmenterte avlingsområdene beregnes ved å bruke de segmenterte avlingskonturene.
De segmenterte avlingsregionene produsert fra KNN-klassifiseringen tillater presis identifikasjon av avlingsregioner i testdatasettet. Disse segmenterte regionene kan brukes til forskjellige formål, for eksempel feltgrenseidentifikasjon, avlingsovervåking, avlingsestimering og ressursallokering. Den oppnådde F1-score på 0.77 er god og gir bevis på at KNN-klassifikatoren er et effektivt verktøy for avlingssegmentering i fjernmålingsbilder. Disse resultatene kan brukes til å forbedre og avgrense avlingssegmenteringsteknikker ytterligere, noe som potensielt kan føre til økt nøyaktighet og effektivitet i avlingsanalyse.
konklusjonen
Dette innlegget demonstrerte hvordan du kan bruke kombinasjonen av Planetens høy tråkkfrekvens, høyoppløselige satellittbilder og SageMaker geospatiale muligheter å utføre avlingssegmenteringsanalyse, og låse opp verdifull innsikt som kan forbedre jordbrukseffektivitet, miljømessig bærekraft og matsikkerhet. Nøyaktig identifisering av avlingsregioner muliggjør videre analyse av avlingsvekst og produktivitet, overvåking av endringer i arealbruk og påvisning av potensielle matsikkerhetsrisikoer.
Dessuten tilbyr kombinasjonen av Planet-data og SageMaker et bredt spekter av brukstilfeller utover avlingssegmentering. Innsikten kan muliggjøre datadrevne beslutninger om avlingsforvaltning, ressursallokering og politikkplanlegging i landbruket alene. Med forskjellige data- og ML-modeller kan det kombinerte tilbudet også utvides til andre bransjer og bruke caser mot digital transformasjon, bærekrafttransformasjon og sikkerhet.
For å begynne å bruke SageMaker geospatiale evner, se Kom i gang med Amazon SageMaker geospatiale muligheter.
For å lære mer om Planets bildespesifikasjoner og referansemateriale for utviklere, besøk Planet Developer's Center. For dokumentasjon om Planets SDK for Python, se Planet SDK for Python. For mer informasjon om Planet, inkludert eksisterende dataprodukter og kommende produktutgivelser, besøk https://www.planet.com/.
Planet Labs PBC fremtidsrettede utsagn
Bortsett fra den historiske informasjonen her, er sakene som er fremsatt i dette blogginnlegget fremtidsrettede uttalelser i betydningen av "safe harbor"-bestemmelsene i Private Securities Litigation Reform Act av 1995, inkludert, men ikke begrenset til, Planet Labs PBCs evne til å fange markedsmuligheter og realisere noen av de potensielle fordelene fra nåværende eller fremtidige produktforbedringer, nye produkter eller strategiske partnerskap og kundesamarbeid. Fremtidsrettede uttalelser er basert på Planet Labs PBCs ledelses oppfatninger, så vel som antagelser gjort av og informasjon som er tilgjengelig for dem. Fordi slike utsagn er basert på forventninger til fremtidige hendelser og resultater og ikke er faktautsagn, kan faktiske resultater avvike vesentlig fra de anslåtte. Faktorer som kan føre til at faktiske resultater avviker vesentlig fra dagens forventninger inkluderer, men er ikke begrenset til, risikofaktorer og andre avsløringer om Planet Labs PBC og dets virksomhet inkludert i Planet Labs PBCs periodiske rapporter, proxy-erklæringer og annet avsløringsmateriale som er innlevert fra tid til annen. til tider med Securities and Exchange Commission (SEC) som er tilgjengelig online på www.sec.gov, og på Planet Labs PBCs nettsted på www.planet.com. Alle fremtidsrettede utsagn gjenspeiler Planet Labs PBCs tro og forutsetninger kun på datoen slike uttalelser er gjort. Planet Labs PBC påtar seg ingen forpliktelse til å oppdatere fremtidsrettede uttalelser for å gjenspeile fremtidige hendelser eller omstendigheter.
Om forfatterne
Lydia Lihui Zhang er forretningsutviklingsspesialist ved Planet Labs PBC, hvor hun hjelper til med å koble sammen plass for forbedring av jorden på tvers av ulike sektorer og en myriade av bruksområder. Tidligere var hun dataforsker ved McKinsey ACRE, en landbruksfokusert løsning. Hun har en Master of Science fra MIT Technology Policy Program, med fokus på rompolitikk. Geospatiale data og dens bredere innvirkning på virksomhet og bærekraft har vært hennes karrierefokus.
Mansi Shah er en programvareingeniør, dataforsker og musiker hvis arbeid utforsker områdene der kunstnerisk strenghet og teknisk nysgjerrighet kolliderer. Hun mener data (som kunst!) imiterer livet, og er interessert i de dypt menneskelige historiene bak tallene og notatene.
Xiong Zhou er Senior Applied Scientist ved AWS. Han leder vitenskapsteamet for Amazon SageMaker geospatiale evner. Hans nåværende forskningsområde inkluderer datasyn og effektiv modelltrening. På fritiden liker han å løpe, spille basketball og tilbringe tid med familien.
Janosch Woschitz er Senior Solutions Architect hos AWS, med spesialisering i geospatial AI/ML. Med over 15 års erfaring støtter han kunder globalt i å utnytte AI og ML for innovative løsninger som utnytter geospatiale data. Hans ekspertise spenner over maskinlæring, datateknikk og skalerbare distribuerte systemer, forsterket av en sterk bakgrunn innen programvareteknikk og bransjeekspertise innen komplekse domener som autonom kjøring.
Shital Dhakal er Sr. Program Manager med SageMaker geospatial ML-team basert i San Francisco Bay Area. Han har bakgrunn fra fjernmåling og geografisk informasjonssystem (GIS). Han brenner for å forstå kundenes smertepunkter og bygge geospatiale produkter for å løse dem. På fritiden liker han å gå tur, reise og spille tennis.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-crop-segmentation-machine-learning-model-with-planet-data-and-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- : har
- :er
- :ikke
- :hvor
- $OPP
- 1
- 10
- 100
- 14
- 15 år
- 15%
- 1995
- 20
- 2015
- 2017
- 2023
- 22
- 2D
- 32
- 7
- 77
- 8
- 84
- 87
- a
- evne
- I stand
- Om oss
- akselerere
- adgang
- nøyaktighet
- nøyaktig
- nøyaktig
- oppnådd
- ervervet
- acre
- tvers
- Handling
- handlinger
- faktiske
- faktisk
- tilpasning
- justert
- påvirke
- påvirker
- Etter
- landbruks
- landbruk
- AI
- AI / ML
- Alle
- allokering
- tillate
- tillate
- alene
- langs
- også
- Selv
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker geospatial
- Amazon SageMaker Studio
- Amazon Web Services
- an
- analyse
- analysere
- og
- årlig
- En annen
- noen
- hvor som helst
- APIer
- Søknad
- søknader
- anvendt
- Påfør
- arkiv
- ER
- AREA
- områder
- Array
- kunstnerisk
- AS
- spør
- vurdere
- vurdere
- evaluering
- eiendel
- bistå
- assosiert
- antagelser
- At
- augmented
- autonom
- tilgjengelighet
- tilgjengelig
- gjennomsnittlig
- unngå
- avvente
- AWS
- tilbake
- bakgrunn
- Balansere
- BAND
- bandets
- Bar
- basert
- basis
- basketball
- bukt
- BE
- fordi
- vært
- Begynnelsen
- bak
- være
- tro
- mener
- Fordeler
- Bedre
- better
- mellom
- Beyond
- Blogg
- Blå
- uskarphet
- både
- Bunn
- grenser
- grense
- BRO
- bringe
- bredere
- bygge
- Bygning
- innebygd
- bunter
- virksomhet
- forretningsutvikling
- men
- by
- CA
- california
- CAN
- evner
- kapital
- fangst
- fanger
- Karriere
- saken
- case study
- saker
- Årsak
- forårsaket
- viss
- kjede
- endring
- endret
- Endringer
- egenskaper
- omstendigheter
- klasse
- klasser
- klassifisering
- klassifisert
- Rengjøring
- fjerne
- klart
- CLF
- kunde
- Klima
- Klima forandringer
- nærmere
- Cloud
- kode
- samarbeid
- samling
- kolliderer
- COM
- kombinasjon
- kombinert
- kombinere
- Kom
- kommer
- kommisjon
- Felles
- vanligvis
- Selskapet
- forholdsvis
- sammenligne
- sammenlignet
- sammenligning
- komplekse
- datamaskin
- Datamaskin syn
- Gjennomføre
- Koble
- konsistent
- består
- inneholdt
- inneholder
- kontekst
- fortsetter
- konvertere
- konvertert
- koordinere
- Kjerne
- Korrigert
- Tilsvarende
- kunne
- fylke
- dekke
- dekning
- dekker
- skape
- opprettet
- Opprette
- skaperverket
- kriterier
- avling
- avlinger
- nysgjerrighet
- Gjeldende
- I dag
- kunde
- Kunder
- daglig
- dato
- dataforsker
- data-drevet
- datasett
- Dato
- avgjørelser
- dypere
- definere
- definert
- demonstrert
- avhengig
- utplassere
- Avledet
- ønsket
- ødelagt
- detalj
- Gjenkjenning
- besluttsomhet
- bestemmes
- utviklet
- Utvikler
- utviklere
- Utvikling
- avvik
- avvike
- forskjell
- forskjellig
- digitalt
- Digital Transformation
- direkte
- katastrofe
- avsløring
- oppdage
- oppdaget
- diskutere
- avstand
- distribueres
- distribuerte systemer
- distribusjon
- dokumentasjon
- domener
- due
- nedlasting
- nedlastinger
- stasjonen
- kjøring
- Drops
- to
- under
- hver enkelt
- Tidligere
- jord
- lett
- lett
- Effektiv
- effektivitet
- effektiv
- effektivt
- innsats
- enten
- bemyndige
- muliggjøre
- muliggjør
- ingeniør
- Ingeniørarbeid
- Ingeniører
- forbedringer
- nok
- berike
- sikre
- Miljø
- miljømessige
- Bærekraftig miljø
- miljøer
- spesielt
- evaluere
- Event
- hendelser
- bevis
- utvikling
- undersøke
- eksempel
- utveksling
- eksisterende
- Expand
- forventninger
- forventet
- erfaring
- ekspertise
- utforske
- utforsker
- utsatt
- f1
- Faktisk
- faktorer
- falsk
- familie
- bønder
- oppdrett
- raskere
- Trekk
- Egenskaper
- Februar
- gjødsel
- Noen få
- felt
- Felt
- filet
- arkivert
- filtrere
- Endelig
- Finn
- finne
- fiona
- Først
- passer
- FLÅTE
- fleksibel
- flom
- Fokus
- fokusering
- etter
- mat
- Til
- videre
- fremtidsrettet
- Fundament
- Francisco
- fra
- funksjon
- videre
- framtid
- få
- mellomrom
- geografisk
- Geospatial ML
- få
- Gi
- gitt
- Global
- Globalt
- god
- grafikk
- sterkt
- Grønn
- Ground
- Økende
- Vekst
- Gjest
- gjest innlegg
- hånd
- skje
- Skjer
- Ha
- å ha
- he
- Helse
- hjelpe
- nyttig
- hjelper
- her
- her.
- heri
- Høy
- Høy frekvens
- høy oppløsning
- høyere
- Fremhevet
- hans
- historisk
- holder
- Hvordan
- Hvordan
- Men
- HTML
- http
- HTTPS
- menneskelig
- i
- ID
- Identifikasjon
- identifisert
- identifiserer
- identifisere
- identifisering
- if
- bilde
- bilder
- enorme
- Påvirkning
- viktig
- forbedre
- forbedrer
- bedre
- in
- I andre
- inkludere
- inkludert
- inkluderer
- Inkludert
- innlemme
- feil
- økt
- økende
- faktisk
- indeks
- indikerer
- indikerer
- bransjer
- industri
- informasjon
- innovative
- inngang
- innganger
- innsikt
- inspirert
- installere
- installerte
- interaktiv
- interesse
- interessert
- interessant
- Interface
- inn
- etterforskning
- IT
- DET ER
- Jennifer
- jpg
- juni
- Hold
- Sett (SDK)
- kunnskap
- Kyle
- Labs
- Tomt
- stor
- storskala
- i stor grad
- Late
- lansere
- lansert
- føre
- ledende
- Fører
- LÆRE
- læring
- venstre
- utnytte
- bibliotekene
- Life
- i likhet med
- Begrenset
- linje
- Liste
- Rettssaker
- ligger
- Se
- ser
- maskin
- maskinlæring
- Makro
- laget
- hovedsakelig
- gjøre
- Making
- administrer
- ledelse
- leder
- mange
- kart
- merket
- marked
- maske
- Master
- matchende
- materielt
- materialer
- Saker
- maksimal
- Kan..
- McKinsey
- betyr
- midler
- måle
- målinger
- måling
- metadata
- metode
- metoder
- metrisk
- Metrics
- minimere
- MIT
- formildende
- ML
- modell
- modeller
- Overvåke
- overvåking
- mer
- mest
- for det meste
- mye
- flere
- Musiker
- må
- myriade
- Naturlig
- Trenger
- nødvendig
- behov
- negativer
- naboer
- Ny
- nye produkter
- Nei.
- Bråk
- bærbare
- Merknader
- Antall
- tall
- mange
- objektivt
- plikt
- observere
- få
- oktober
- of
- tilby
- Tilbud
- ofte
- on
- på nett
- bare
- åpen
- OpenCV
- drift
- Opportunity
- Optimalisere
- or
- rekkefølge
- ordrer
- organisasjoner
- opprinnelig
- Annen
- vår
- vår
- skisserer
- produksjon
- enn
- samlet
- egen
- Smerte
- parameter
- parametere
- Spesielt
- spesielt
- Partnerskap
- partnerskap
- lidenskapelig
- mønstre
- Utfør
- ytelse
- utført
- periodisk
- fysisk
- plukke
- pixel
- planet
- planlegging
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- spiller
- poeng
- politikk
- positiv
- mulig
- Post
- potensiell
- potensielt
- makt
- kraftig
- praksis
- presis
- Precision
- forutsi
- spådd
- forutsi
- Spådommer
- trekkes
- Forbered
- forberedt
- presentere
- gaver
- Forhåndsvisning
- tidligere
- primært
- primære
- Før
- Prioriter
- privat
- Problem
- prosess
- Bearbeidet
- prosessering
- produsert
- Produkt
- produktivitet
- Produkter
- dypt
- program
- anslått
- lovende
- Andelen
- gi
- forutsatt
- gir
- proxy
- offentlig
- puls
- formål
- Python
- kvantitativ
- Rask
- raskt
- område
- realisere
- Rød
- redusere
- avgrense
- reflektere
- Reform
- region
- regioner
- Utgivelser
- relevant
- lindring
- fjernkontroll
- fjerne
- Rapportering
- Rapporter
- representant
- anmode
- forskning
- ressurs
- Ressurser
- resultere
- Resultater
- retur
- avsløre
- avslører
- Rich
- ikke sant
- Risiko
- risikofaktorer
- risikoer
- River
- vei
- Kjør
- rennende
- Sacramento
- sagemaker
- samme
- San
- San Fransisco
- satellitt
- satellitter
- skalerbar
- scene
- Scener
- ordninger
- Vitenskap
- Forsker
- forskere
- scikit lære
- Resultat
- SDK
- Søk
- Årstid
- SEK
- sektorer
- Verdipapirer
- Securities and Exchange Commission
- sikkerhet
- sikkerhetsrisiko
- se
- segmentering
- segmenter
- valgt
- utvalg
- senior
- separat
- serverer
- Tjenester
- sett
- sett
- bosette
- flere
- hun
- Vis
- vist
- lignende
- Enkelt
- siden
- enkelt
- Størrelse
- liten
- Software
- programvareutvikling
- Programvareutviklingssett
- Software Engineer
- software engineering
- jord
- løsning
- Solutions
- LØSE
- noen
- kilde
- Kilder
- Rom
- mellomrom
- spenn
- romlig
- Snakker
- spesialist
- spesialisert
- spesifikasjon
- spesifikasjoner
- Spectral
- utgifter
- interessent
- interessenter
- Begynn
- startet
- Tilstand
- uttalelser
- status
- Trinn
- Stories
- Strategisk
- strategiske partnerskap
- strategier
- stresset
- sterk
- studio
- Studer
- abonnere
- vellykket
- vellykket
- slik
- støtte
- Støtter
- overflaten
- Survey /Inspeksjonsfartøy
- Bærekraft
- bærekraftig
- system
- Systemer
- Ta
- tatt
- ta
- lag
- Teknisk
- teknikker
- Teknologi
- test
- testament
- Testing
- enn
- Det
- De
- Området
- Staten
- verden
- deres
- Dem
- deretter
- Der.
- derfor
- Disse
- de
- ting
- denne
- De
- Gjennom
- tid
- ganger
- til
- verktøy
- verktøy
- topp
- mot
- spor
- Tog
- trent
- Kurs
- Transform
- Transformation
- forvandlet
- Traveling
- Trær
- Trender
- sant
- Sannhet
- prøve
- to
- typen
- underliggende
- forståelse
- påtar seg
- opplåsing
- til
- kommende
- Oppdater
- us
- bruke
- brukt
- Brukere
- bruker
- ved hjelp av
- vanligvis
- benyttes
- Verdifull
- verdi
- Verdier
- ulike
- enorme
- veldig
- av
- syn
- Besøk
- visualisering
- visuelt
- volum
- Sårbar
- vente
- ønsker
- var
- Avfall
- Vann
- we
- web
- webtjenester
- Nettsted
- VI VIL
- var
- mens
- om
- hvilken
- mens
- HVEM
- hvem sin
- bred
- Bred rekkevidde
- med
- innenfor
- uten
- ord
- Arbeid
- arbeidsflyt
- arbeidsflyt
- arbeid
- verden
- ville
- skrevet
- X
- år
- år
- Utbytte
- Du
- zephyrnet
- zoom