Mục lục nội dung:
1. Học máy và trí tuệ nhân tạo trong GIS
Học máy hay máy học ( Machine learning hay ML) là một thuật ngữ đề cập đến các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm vụ và cách cải thiện hiệu suất theo thời gian. Bạn có thể đã nghe nói về học máy (ML) . Nhưng bạn không chắc chắn chính xác cách sử dụng nó trong bối cảnh của GIS.
Máy học MLcó ý nghĩa khỏi các mẫu tìm kiếm dữ liệu ồn ào mà bạn chưa bao giờ nghĩ là tồn tại. Nói cách khác, ML là phần mềm viết phần mềm.
Thay vì áp dụng một chức năng được tạo sẵn, ML thu được kinh nghiệm thông qua các điều kiện được nhìn thấy lặp đi lặp lại và xây dựng một mô hình để áp dụng trong các tình huống mới.
Ví dụ: Google có thể sử dụng phân loại Bayes để lọc các email spam. Ngoài ra, Facebook có thể sử dụng nó để nhận dạng khuôn mặt và tự động nhận dạng khuôn mặt trong hình ảnh. Và ML thậm chí có thể kết xuất Nicholas Cage trong mọi bộ phim từng được thực hiện.
Nhưng làm thế nào chúng ta có thể sử dụng nó trong bối cảnh của GIS? Hôm nay chúng ta cùng nhau khám phá câu hỏi này nhé. Hãy nhớ rằng nếu bạn thực sự quan tâm đến việc bắt đầu với AI, đây là một số khóa học về trí tuệ nhân tạo để giúp bạn bắt đầu.
2. Các loại máy học (ML)
Hai danh mục lớn của học máy là có giám sát và không giám sát . Và cả hai đều có thể áp dụng cho các ứng dụng GIS theo nhiều cách khác nhau. Đầu tiên, sự khác biệt giữa hai loại này là gì?
HỌC ĐƯỢC GIÁM SÁT chỉ là kết hợp dữ liệu với một hàm để dự đoán. Ví dụ: nếu bạn vẽ hàng triệu điểm mẫu trong biểu đồ, bạn có thể điều chỉnh một đường để gần đúng một hàm.
HỌC KHÔNG ĐƯỢC GIÁM SÁT nhận ra dữ liệu đang sử dụng các mẫu gì từ dữ liệu không được gắn nhãn. Ví dụ, cần hàng triệu hình ảnh và chạy chúng thông qua một thuật toán đào tạo. Sau hàng nghìn tỷ phép toán đại số tuyến tính, nó có thể chụp một bức tranh mới và phân đoạn nó thành các cụm.
Quan trọng nhất, học máy là giải quyết vấn đề một cách tối ưu. Vì vậy, nó tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm.
Gần đây, GIS đang áp dụng trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực như phân loại, dự đoán và phân đoạn.
Xem thêm: Quan trắc môi trường và vai trò không thể thiếu của GIS
2.1. Phân loại hình ảnh (Máy hỗ trợ vector)
Khi bạn nhìn vào một hình ảnh vệ tinh, không phải lúc nào bạn cũng dễ dàng biết được bạn đang nhìn cây cối hay thảm cỏ… hay những con đường và những tòa nhà. Vì vậy, hãy tưởng tượng máy tính sẽ khó biết được điều đó như thế nào.
Hỗ trợ Vector Machine (SVM) là một kỹ thuật học máy lấy dữ liệu đã phân loại và xem xét các điểm cực trị. Tiếp theo, nó vẽ một đường ranh giới quyết định dựa trên dữ liệu được gọi là “siêu phẳng” . Và các điểm dữ liệu mà lề “siêu phẳng” đẩy lên là “vectơ hỗ trợ” .
Và “vector hỗ trợ” là điều quan trọng vì chúng là những điểm dữ liệu gần nhất với các lớp đối lập. Bởi vì những điểm này là những điểm duy nhất được xem xét, tất cả các điểm đào tạo khác có thể được bỏ qua trong mô hình . Về cơ bản, bạn cung cấp các mẫu cây và cỏ huấn luyện SVM. Dựa trên dữ liệu đào tạo này, nó xây dựng mô hình tạo ra một ranh giới quyết định của riêng nó.
Hiện tại, kết quả của phân loại có giám sát này không hoàn hảo và các thuật toán vẫn còn nhiều việc phải làm. Chúng tôi vẫn cần làm việc trên các đối tượng địa lý như đường xá, đất ngập nước và các tòa nhà. Khi các thuật toán nhận được nhiều dữ liệu đào tạo hơn, chúng cuối cùng sẽ cải thiện để phân loại ở bất kỳ đâu.
2.2. Phân đoạn và phân cụm hình ảnh với K-means
Cho đến nay, thuật toán K-mean là một trong những phương pháp phân nhóm dữ liệu phổ biến nhất. Trong phân đoạn K-mean, nó nhóm dữ liệu không được gắn nhãn thành số nhóm được đại diện bởi biến K.
Phương pháp học tập không giám sát này chỉ định lặp đi lặp lại mỗi điểm dữ liệu vào một trong K nhóm dựa trên sự giống nhau của các tính năng. Ví dụ, sự giống nhau có thể dựa trên các đặc điểm và vị trí quang phổ.
Trong phân loại không giám sát , thuật toán k-mean trước tiên phân đoạn hình ảnh để phân tích thêm. Tiếp theo, mỗi cụm được chỉ định một lớp phủ đất.
Tuy nhiên, GIS có thể sử dụng phân cụm theo những cách độc đáo khác. Ví dụ: các điểm dữ liệu có thể đại diện cho tội phạm và bạn có thể muốn phân cụm các điểm tội phạm nóng và thấp . Ngoài ra, bạn có thể muốn phân đoạn dựa trên các đặc điểm kinh tế xã hội, sức khỏe hoặc môi trường (như ô nhiễm).
Xem thêm: Top 7 khả năng & lợi ích khi ứng dụng GIS trong quản lý môi trường nước
2.3. Dự đoán bằng cách sử dụng Bayesian Kriging theo kinh nghiệm (EBK)
Như bạn có thể biết, phép nội suy kriging dự đoán các giá trị chưa biết dựa trên mô hình không gian. Nó ước tính trọng số dựa trên biến thể. Chất lượng của bề mặt ước tính được phản ánh trong chất lượng của các quả cân. Cụ thể hơn, bạn muốn các trọng số đưa ra dự đoán không thiên vị và phương sai nhỏ nhất.
Không giống như kriging phù hợp với một mô hình toàn bộ cho toàn bộ tập dữ liệu, EBK kriging mô phỏng ít nhất một trăm mô hình cục bộ bằng cách thiết lập phụ cho toàn bộ tập dữ liệu . Bởi vì mô hình có thể tự biến đổi cục bộ để phù hợp với từng bán biến thể riêng lẻ bằng cách sử dụng phương pháp kriging, nó vượt qua thách thức về tính cố định.
Trong Empirical Bayesian Kriging (EBK) , nó dự đoán lặp đi lặp lại bằng cách sử dụng nhiều mô phỏng lên đến hàng trăm lần. Mỗi bán biến thể khác nhau. Cuối cùng, nó kết hợp tất cả các bán biến thể để có bề mặt cuối cùng. Bạn không thể tùy chỉnh như bạn có thể với kriging truyền thống.
Cuối cùng, nó xuất ra những gì nó cho là giải pháp tốt nhất. Giống như một bản phân tích của Monte Carlo, nó chạy nó nhiều lần trong nền cho bạn. Nếu đó là một quá trình ngẫu nhiên, bạn để cho quá trình ngẫu nhiên chạy hơn một nghìn lần. Bạn thấy các xu hướng trong dữ liệu kết quả và sử dụng nó để biện minh cho lựa chọn của mình. Đây là lý do tại sao EBK hầu như luôn dự đoán tốt hơn so với chạy thẳng.
Xem thêm: Giải pháp ứng dụng GIS hỗ trợ phát hiện rò rỉ chủ động giúp giảm thất thoát nước
3. Quy trình đào tạo và học tập sâu về dữ liệu lớn
Cho dù bạn đang ở trong lĩnh vực GIS hay lĩnh vực khác, học máy là tất cả những gì nổi bật trong những ngày này. Đó là về việc chắt lọc các tập dữ liệu lớn. Bởi vì nếu bạn có thể để máy tính phát hiện các tính năng, nó sẽ hiển thị cho bạn những điều bạn chưa bao giờ để ý.
Bởi vì có quá nhiều dữ liệu, bạn có thể khám phá ra các mẫu vốn có từ nó. Và kết quả là một mạng nơ-ron được huấn luyện chỉ với một tập các giá trị có trọng số.
Khi bạn đào tạo dữ liệu lớn, đây là lúc bạn sẽ cần tất cả sức mạnh mà bạn có thể có được. Nhưng một khi bạn đã đào tạo mô hình, nó chỉ là một mô hình với một tập hợp các trọng số trong một tệp… Và đây là lý do tại sao học máy là một dạng trí tuệ nhân tạo – bởi vì bạn có thể đào tạo dữ liệu của mình và sau đó áp dụng nó vào một thứ hoàn toàn mới và dự đoán nó là gì.
Kết luận
Nhìn chung, GIS sử dụng máy học ML để dự đoán, phân loại và phân cụm. AI và ML vẫn là những lĩnh vực đang phát triển với rất nhiều khuôn khổ vẫn được phát triển hàng ngày. Ngoài ra, ứng dụng Gis có thể hỗ trợ rất nhiều về các lĩnh vực. eKMap hân hạnh giới thiệu tới quý độc giả nền tảng bản đồ eKMap, nền tảng bản đồ chuyên biệt dành cho lĩnh vực bất động sản. Tính chuyên biệt không chỉ được thể hiện ở bản đồ gồm các lớp bản đồ có liên quan (có ý nghĩa sử dụng) đối với lĩnh vực bất động sản. Chi tiết xem tại đây.
Thông tin liên hệ
CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ EK
- Hotline: 091 276 5656
- Email: marketing@ekgis.com.vn
- Website: https://ekgis.com.vn/
- Fanpage: https://www.facebook.com/eKGIS
- Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCragwOZIZSGDovZ6FBhGyPQ/featured
- Văn phòng Hà Nội: Khu văn phòng tầng 3, toà nhà CT1, Khu nhà ở Bộ Công An, đường Phạm Văn Đồng, phường Cổ Nhuế 2, quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội
- Văn Phòng HCM: Tầng 6 Tòa nhà Parami, 140 Bạch Đằng, P.2, Q. Tân Bình, TP. HCM
