Forwarded from Quantum Quintum
Если вы занимаетесь анализом гео-данных и, в частности, чем-то близким к анализу карт, аэросъемки и т.п., то вам будет интересна наша следующая новость.
В дополнение к базовой Data Science VM в Azure совместно с компанией Esri (поэтому вы можете ожидать взаимодействие с ArcGIS Pro) мы сделали новую версию виртуалки — Geo AI DSVM, заточенную под анализ пространственных и гео-данных.
В качестве примера и учебного пособия коллеги выложили jupiter-ноутбук для задачи классификации зон на аэроснимках. #ai #ml #geo
Статья: https://blogs.technet.microsoft.com/machinelearning/2018/03/12/pixel-level-land-cover-classification-using-the-geo-ai-data-science-virtual-machine-and-batch-ai/
Исходники примера: https://github.com/Azure/pixel_level_land_classification
Geo AI DSVM: https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/microsoft-ads.geodsvm
В дополнение к базовой Data Science VM в Azure совместно с компанией Esri (поэтому вы можете ожидать взаимодействие с ArcGIS Pro) мы сделали новую версию виртуалки — Geo AI DSVM, заточенную под анализ пространственных и гео-данных.
В качестве примера и учебного пособия коллеги выложили jupiter-ноутбук для задачи классификации зон на аэроснимках. #ai #ml #geo
Статья: https://blogs.technet.microsoft.com/machinelearning/2018/03/12/pixel-level-land-cover-classification-using-the-geo-ai-data-science-virtual-machine-and-batch-ai/
Исходники примера: https://github.com/Azure/pixel_level_land_classification
Geo AI DSVM: https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/microsoft-ads.geodsvm
GitHub
Azure/pixel_level_land_classification
Tutorial demonstrating how to create a semantic segmentation (pixel-level classification) model to predict land cover from aerial imagery. This model can be used to identify newly developed or floo...