Mapowanie predykcyjne GIS przy użyciu sztucznych sieci neuronowych w R

Tradycyjne modele regresji często nie wystarczają, gdy mamy do czynienia ze złożonymi, nieliniowymi relacjami w danych geograficznych.Sztuczne sieci neuronowe (ANN) oferują potężną, nowoczesną alternatywę dla tworzenia wysoce dokładnych prognoz przestrzennych i map podatności. Ten kurs tekstowy prowadzi przez cały rurociąg przestrzennego uczenia maszynowego, od obsługi surowych danych GIS po eksport gotowych map predykcyjnych.Zdobędziesz praktyczne umiejętności, aby wypełnić lukę między systemami informacji geograficznej (GIS) a zaawansowanym modelowaniem statystycznym w R, przy użyciu nowoczesnych pakietów i przepływów pracy. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia sztucznych sieci neuronowych i mapowania prognoz przestrzennych. - Przygotuj i wyczyść przestrzenne dane rastrowe i wektorowe za pomocą QGIS i nowoczesnych pakietów R, takich jak terra. - Trenuj modele sieci neuronowych w R, aby modelować złożone, nieliniowe relacje przestrzenne. - Oceń wydajność modelu za pomocą analizy wrażliwości, znaczenia zmiennych i metryk ROC / AUC. - Zastosuj techniki walidacji przestrzennej, aby zapewnić niezawodność modelu i zapobiec przesadzeniu. - Generuj i eksportuj ostateczne mapy ryzyka predykcyjnego jako pliki rastrowe gotowe do GIS. Zaczniesz od opanowania podstawowych koncepcji przestrzennych i przepływów pracy związanych z przygotowaniem danych. Następnie kurs przeprowadzi Cię przez konfigurację, szkolenie i walidację modeli sieci neuronowych, kończąc na generowaniu i eksporcie rastrów predykcyjnych klasy profesjonalnej. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie danych przestrzennych, analityków GIS i badaczy środowiska, którzy chcą rozszerzyć swój zestaw narzędzi do modelowania predykcyjnego.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z sieciami neuronowymi. Zacznij tworzyć inteligentniejsze, oparte na danych prognozy przestrzenne już dziś.