Firmy Microsoft i Esri nawi?za?y wspó?prac? w obszarze rozwi?za? Data Science Virtual Machine (DSVM) na platformie Azure. Kooperacja zak?ada po??czenie rozwi?za? z obszaru sztucznej inteligencji (AI), technologii i infrastruktury chmurowej oraz wizualizacji i analiz przestrzennych, w celu tworzenia bardziej wydajnych i inteligentnych aplikacji.
Sercem nowego rozwi?zania pod nazw? GeoAI Data Science Virtual Machine jest 64 bitowy system informacji geograficznej (GIS) ArcGIS Pro od Esri, zapewniaj?cy mapowanie 2D i 3D za po?rednictwem intuicyjnego interfejsu. ArcGIS Pro jest zainstalowany w ?rodowisku Data Science Virtual Machine (DSVM) od Microsoft. Jest to popularne rozwi?zanie do modelowania i eksperymentowania w Azure, zapewniaj?ce narz?dzia do pracy bazuj?ce na sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym oraz data science. DSVM mo?e dzia?a? w instancji maszyn wirtualnych opartych tylko na CPU w Azure lub wykorzystywa? instancje maszyn wirtualnych opartych na GPU, co jest szczególnie przydatne w sytuacji trenowania modeli g??bokiego uczenia (deep learning) na wi?ksz? skal?.
Geo AI Data Science VM poszerza zestaw narz?dziowy sztucznej inteligencji i data science dost?pny w Windows Server 2016 edition poprzez dodanie ArcGIS Pro i interfejsów zarówno w Phyton i R. Pozwala to na pog??bion? prac? z wykorzystaniem danych przestrzennych, wzbogacenie przetwarzania GIS oraz wizualizacj? i analiz? w ArcGIS Pro, w celu tworzenia lepszych aplikacji bazuj?cych nana sztucznej inteligencji.
Profesjonalistom z obszaru analiz przestrzennych, produkt ten daje pot??ne mo?liwo?ci w obszarze sztucznej inteligencji i analityki predyktywnej, w tym algorytmów deep learning (g??bokiego uczenia) i machine learning (uczenia maszynowego). Algorytmy deep learning s? bardzo efektywne w poprawnym rozumieniu danych rastrowych, szeregów czasowych i nieustrukturyzowanych danych tekstowych. GeoAI Data Sciene VM u?atwia tak?e rozwój platformy Azure i wykorzystywanie us?ug big data, takich jak Apache Spark w obr?bie maszyn wirtualnych. Wszystkie narz?dzia s? wst?pnie zainstalowane i skonfigurowane, aby analitycy danych i analitycy danych przestrzennych mogli od razu dysponowa? gotowym do u?ycia ?rodowiskiem.
Specjali?ci Data Science i badacze w Microsoft i Esri u?ywaj? GeoAI Data Science VM mi?dzy innymi do automatyzacji analiz map terenów wododzia?owych. Rozwi?zanie pozwala wykorzysta? sztuczn? inteligencj? do klasyfikowania pokrycia terenu z dok?adno?ci? do piksela na zdj?ciach satelitarnych i wydobywania informacji semantycznych w niespotykanej dot?d skali.
GIS, sztuczna inteligencja i Data Science Virtual Machine pozwalaj? na wyci?ganie pog??bionych wniosków, co prowadzi do dok?adniejszych prognoz i podejmowania lepszych decyzji.
