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Hochauflösende Satellitenbilder sind weltweit zunehmend verfügbar und enthalten zahlreiche Informationen über Landschaftsmerkmale, die mit der Wirtschaftstätigkeit in Zusammenhang stehen könnten. Leider sind solche Daten sehr unstrukturiert und daher ist es selbst bei intensiver manueller Analyse schwierig, aussagekräftige Erkenntnisse in großem Maßstab zu gewinnen. Jüngste Anwendungen von Deep-Learning-Techniken auf große Bilddatensätze haben zu deutlichen Verbesserungen bei grundlegenden Computer-Vision-Aufgaben wie der Objekterkennung und -klassifizierung geführt, aber diese Techniken sind beim überwachten Lernen im Allgemeinen am effektivsten.…mehr

Produktbeschreibung
Hochauflösende Satellitenbilder sind weltweit zunehmend verfügbar und enthalten zahlreiche Informationen über Landschaftsmerkmale, die mit der Wirtschaftstätigkeit in Zusammenhang stehen könnten. Leider sind solche Daten sehr unstrukturiert und daher ist es selbst bei intensiver manueller Analyse schwierig, aussagekräftige Erkenntnisse in großem Maßstab zu gewinnen. Jüngste Anwendungen von Deep-Learning-Techniken auf große Bilddatensätze haben zu deutlichen Verbesserungen bei grundlegenden Computer-Vision-Aufgaben wie der Objekterkennung und -klassifizierung geführt, aber diese Techniken sind beim überwachten Lernen im Allgemeinen am effektivsten.
Autorenporträt
T. Swapna trabalha como professora assistente no Departamento de Ciência da Computação e Engenharia no Instituto de Tecnologia e Ciência G. Narayanamma (para mulheres), Hyderabad. Ela tem 17 anos de rica experiência docente. Participou de cerca de 25 workshops sobre diversos temas na área de aprendizado de máquina, segurança de redes e inteligência artificial.