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「プラネットデータとAmazon SageMakerの地理空間能力を活用して、クロップセグメンテーションの機械学習モデルを構築する」

この分析では、K最近傍法（KNN）モデルを使用して、作物セグメンテーションを実施し、農業地域における地上の真相画像とこれらの結果を比較します私たちの結果は、KNNモデルによる分類が、2015年の地上の真相分類データよりも2017年の現在の作物畑の状態をより正確に表していることを示していますこれらの結果は、Planetの高頻度の地球規模の画像の力を示しています農業畑は頻繁に変化し、シーズンによっては複数回変化することがありますが、この土地を観察し分析するために高頻度の衛星画像が利用可能であることは、農業地や急速に変化する環境の理解にとって非常に価値のあるものとなります

デノイザーの夜明け：表形式のデータ補完のためのマルチ出力MLモデル

表形式のデータにおける欠損値の扱いは、データサイエンスにおける基本的な問題ですこの記事では、デノイジングに関する文献から着想を得た洗練された手法を紹介し、表形式のデータ補完においてマルチアウトプットの機械学習モデルを活用する方法を提案します

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