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As imagens de satélite de alta resolução estão cada vez mais disponíveis globalmente e contêm informações abundantes sobre características da paisagem que podem ser correlacionadas com a atividade econômica. Infelizmente, esses dados são altamente desestruturados e, portanto, difíceis de extrair insights significativos em escala, mesmo com análise manual intensiva. Aplicações recentes de técnicas de aprendizado profundo a conjuntos de dados de imagem em larga escala levaram a melhorias marcantes em tarefas fundamentais de visão computacional, como detecção e classificação de objetos, mas essas…mehr

Produktbeschreibung
As imagens de satélite de alta resolução estão cada vez mais disponíveis globalmente e contêm informações abundantes sobre características da paisagem que podem ser correlacionadas com a atividade econômica. Infelizmente, esses dados são altamente desestruturados e, portanto, difíceis de extrair insights significativos em escala, mesmo com análise manual intensiva. Aplicações recentes de técnicas de aprendizado profundo a conjuntos de dados de imagem em larga escala levaram a melhorias marcantes em tarefas fundamentais de visão computacional, como detecção e classificação de objetos, mas essas técnicas são geralmente as mais eficazes no aprendizado supervisionado.
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.