Machine Learning en Teledetección

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Como se observa, el Machine Learning en Teledetección curso es particularmente práctico, donde se enfocará al uso de Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático entiendo esta técnica como el aprendizaje automático agrícola en un conjunto de modelos bien definidos que recopilan datos específicos y aplican algoritmos determinados para lograr los resultados esperados. En la agricultura, se utilizan para predecir el rendimiento y la calidad de los cultivos, así como la producción ganadera, generación de mapas de uso de la tierra (objetivo de este curso), generar índices de vegetación etc.

En este curso se centra a un elemento clave, ya que el abanico de opciones es interminable, se analiza como “Realizar cartografía digital de Cultivos o Usos de la Tierra en general” aplicando conceptos de Machine Learning.

En la agricultura de aprendizaje automático, los métodos se derivan del proceso de aprendizaje. Estas metodologías necesitan aprender a través de las experiencias para realizar una tarea en particular. El ML consta de datos que se basan en un conjunto de ejemplos. Un ejemplo individual se define como un conjunto de atributos.

Estos conjuntos de características se conocen como variables o características. Una característica se puede representar como binaria o numérica u ordinal. El rendimiento del aprendizaje automático se calcula a partir de la métrica de rendimiento.

En este método de agricultura de aprendizaje automático, los datos de entrada se representan con ejemplos de las salidas correspondientes. El objetivo principal de esta función es crear una regla que asigne las entradas a las salidas correspondientes. El modelo entrenado se usa luego en el aprendizaje supervisado para predecir el uso de la tierra y luego se prueban la clasificación del mapa usando Matriz de Confusión.

Se enseña paso a paso a construir el código y además dispondrás del mismo para ser utilizado con tus datos para generar Cartografía Digital de Usos de la Tierra, con la ventaja de poder automatizar procesos que conlleva muchas horas de escritorio si lo hicieras de la forma tradicional, como digitar un mapa a partir del uso de fotografías aéreas o imágenes de satélite.

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