Прогнозирование картографических изображений с использованием искусственных нейронных сетей в R

Традиционные регрессионные модели часто не справляются со сложными, нелинейными взаимоотношениями в географических данных. Искусственные нейронные сети (ИНС) предлагают мощную, современную альтернативу для создания высокоточных пространственных прогнозов и карт восприимчивости. Этот текстовый курс поможет вам пройти весь путь пространственного машинного обучения, от обработки необработанных данных ГИС до экспорта готовых прогнозных карт. Вы приобретете практические навыки, чтобы преодолеть разрыв между географическими информационными системами (ГИС) и продвинутым статистическим моделированием в R, используя современные пакеты и рабочие процессы. Что вы узнаете: - Понять основные концепции искусственных нейронных сетей и пространственного картографирования. - Подготовка и очистка пространственных растровых и векторных данных с использованием QGIS и современных пакетов R, таких как terra. - Обучение моделей нейронных сетей в R для моделирования сложных, нелинейных пространственных отношений. - Оценка эффективности модели с использованием анализа чувствительности, значения переменных и показателей ROC/AUC. - применение методов пространственной проверки для обеспечения надежности модели и предотвращения ее чрезмерного приспособления. - Подготовка и экспорт окончательных карт прогнозируемых рисков в виде растровых файлов, готовых для использования в ГИС. Вы начнете с освоения основных пространственных концепций и рабочих процессов подготовки данных. Затем курс проложит вам путь через настройку, обучение и проверку моделей нейронных сетей, завершая созданием и экспортом предсказуемых растров профессионального уровня. Этот курс предназначен для начинающих в области пространственных данных, ГИС аналитиков и исследователей окружающей среды, которые хотят расширить свой инструментарий предсказательного моделирования. Не требуется предыдущий опыт работы с нейронными сетями. Начните создавать более умные, основанные на данных пространственные прогнозы сегодня.