Amazon SageMaker 기반 지리 공간 데이터 기계 학습 기능 미리 보기 출시
Amazon SageMaker 기반 지리 공간 데이터 기계 학습 기능 미리 보기 출시 매일 지도 앱을 사용하여 좋아하는 레스토랑을 찾거나 지리공간 데이터를 사용하여 가장 빠른 경로를 여행할 수 있습니다. 지리공간 데이터에는 건물 위치(점), 도로(선) 또는 토지 경계(다각형)와 같은 2차원 평면 도형을 사용하는 벡터 데이터와 위성 및 항공 이미지와 같은 래스터 데이터라는 두 가지 유형이 있습니다. 작년에 개발자들이 애플리케이션에 위치 기능을 쉽게 추가할 수 있는 Amazon Location Service를 도입했습니다. Amazon Location Service를 사용하면 지도를 시각화하고, 관심 지점을 검색하고, 배송 경로를 최적화하고, 자산을 추적하고, 지오펜싱을 사용하여 정의된 지리적 경계에서 출입 이벤트를 감지할 수 있습니다. 하지만 기계 학습(ML)을 사용하여 지리공간 데이터로부터 예측을 하려면 많은 어려움이 따릅니다. 대학원에서 지리 정보 시스템(GIS)을 공부할 때 저는 좁은 영역만을 다루는 작은 데이터 세트에 국한되어 있었고, 그 당시에는 제한된 저장 공간과 노트북의 컴퓨팅 성능만 사용할 수 있는 어려움을 겪어야 했습니다. 이러한 어려움은 다음과 같습니다. 1) 고품질 지리공간 데이터 세트를 [ more… ]
