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Las imágenes satelitales de alta resolución están cada vez más disponibles a nivel mundial y contienen abundante información sobre las características del paisaje que podrían estar correlacionadas con la actividad económica. Desafortunadamente, dichos datos están muy desestructurados y, por lo tanto, es difícil extraer información significativa a escala, incluso con un análisis manual intensivo. Las aplicaciones recientes de técnicas de aprendizaje profundo a conjuntos de datos de imágenes a gran escala han llevado a mejoras notables en tareas fundamentales de visión por computadora, como la…mehr

Produktbeschreibung
Las imágenes satelitales de alta resolución están cada vez más disponibles a nivel mundial y contienen abundante información sobre las características del paisaje que podrían estar correlacionadas con la actividad económica. Desafortunadamente, dichos datos están muy desestructurados y, por lo tanto, es difícil extraer información significativa a escala, incluso con un análisis manual intensivo. Las aplicaciones recientes de técnicas de aprendizaje profundo a conjuntos de datos de imágenes a gran escala han llevado a mejoras notables en tareas fundamentales de visión por computadora, como la detección y clasificación de objetos, pero estas técnicas son generalmente las más efectivas en el aprendizaje supervisado.
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.