L'apprentissage automatique est-il beaucoup utilisé dans les SIG?

Je suis nouveau au SIG. L'apprentissage automatique est-il beaucoup utilisé dans ce domaine, et où?

J'étudie une opportunité d'emploi avec une société de cartographie travaillant sur la sensibilisation au trafic. Mes antécédents sont dans l'apprentissage automatique supervisé (dans la classification de texte) et une certaine utilisation de Hadoop, et ils m'assurent que mes compétences seraient appropriées. Je m'intéresse au GPS et aux SIG depuis un certain temps, mais je veux m'assurer que mes compétences en machine learning (dans lesquelles j'ai beaucoup investi - y compris un diplôme de MS) seront mises à profit.

— stackoverflowuser2010
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Pouvez-vous nous en dire un peu plus sur vos balises d'occupation du sol et d'exploration de données et sur leur lien avec l'apprentissage automatique? Dans la plupart des applications de télédétection / SIG, la méthode de classification supervisée est utilisée pour les couvertures terrestres créées.

— artwork21

J'ai ajouté ces balises presque au hasard. La balise «land-classification» était la seule à avoir le mot «classification», qui est lié à l'apprentissage automatique supervisé.

— stackoverflowuser2010

Avez-vous étudié la reconnaissance des formes ?

— Kirk Kuykendall

Je ne vois pas vraiment l'applicabilité du Machine Learning avec les données GPS. Cependant, j'utilise ce type de techniques de modélisation sur des bases de données spatiales / SIG pour une grande variété d'applications. J'imagine qu'en fait, ces compétences seraient très appréciées.

Les méthodes englobant l'exploration de données supervisée et non supervisée, l'apprentissage automatique et la modélisation non paramétrique peuvent être utilisées dans une grande variété de questions liées à l'espace, notamment: classification de la couverture terrestre, regroupement d'événements, inférence non linéaire du processus spatial, etc. méthodes, je ne sous-estimerais pas votre capacité à mettre en œuvre d'autres types de modélisation statistique, y compris les statistiques spatiales.

— Jeffrey Evans
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