Обзор набора инструментов GeoAI
Набор инструментов GeoAI содержит инструменты для использования и обучения моделей ИИ, работающих с геопространственными и табличными данными, включая инструменты для работы с вложениями. Эти инструменты используют современные методы машинного обучения и глубокого обучения и интегрируют их с ГИС.
Набор инструментов GeoAI содержит инструменты, позволяющие обучать и использовать модели для выполнения классификации и регрессии для наборов векторных данных и таблиц, а также классифицировать, преобразовывать и извлекать информацию из неструктурированного текста с помощью обработки информации на родном языке (NLP) и извлекать полезную информацию из эмбеддингов.
Примечание:
Для всех инструментов в наборе GeoAI требуется установка библиотек сред глубокого обучения. Инструкции по установке пакетов глубокого обучения см. в разделе Deep Learning Libraries Installers для ArcGIS.
Шейп-файлы не могут хранить пустые значения. Инструменты или другие процедуры, создающие шейп-файлы из прочих входных данных, могут хранить значения NULL в виде 0 или оперировать ими как нулем. В некоторых случаях пустые значения в шейп-файлах хранятся как очень маленькие отрицательные числа, что может привести к непредсказуемым результатам. Дополнительные сведения см. в разделе Рекомендации по геообработке выходных данных шейп-файла.
|
Группа инструментов |
Описание |
|---|---|
|
Группа инструментов Анализ на основе эмбеддингов содержит инструменты для создания, обновления и анализа эмбеддингов, полученных из векторных или растровых данных. |
|
|
Набор инструментов Анализ объектов и табличных данных содержит инструменты, предназначенные для применения алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения к объектам или табличным данным. |
|
|
Группа инструментов ИИ изображений содержит инструменты, которые применяют алгоритмы глубокого обучения для выявления объектов и классификации пикселов к данным снимков. |
|
|
Группа инструментов Анализ текста, содержащая инструменты языковой обработки текстов. Тексты могут быть классифицированы или преобразованы, и в них можно распознать определенные элементы, в частности, адреса. |
|
|
Группа инструментов ИИ временных рядов содержит инструменты для прогнозирования и оценки будущих значений в местоположениях куба пространство-время. |