Descripción
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se han vuelto más populares en las últimas décadas como resultado de los avances en la computación de alto rendimiento y el software de fuente abierta. En el sentido más básico, el aprendizaje automático produce una inferencia basada en las entradas proporcionadas por el usuario, en la que los algoritmos aprenden las relaciones entre los datos de insumo y los resultados de salida. La complejidad de estos algoritmos permite descubrir patrones y tendencias invisibles para el analista humano y por lo tanto es importante crear entradas adecuadas para el análisis para estos modelos y así estar seguros de estar respondiendo las preguntas que nos interesan.
Esta capacitación presentará una visión general del aprendizaje automático orientado hacia las Ciencias de la Tierra y también, cómo aplicar estos algoritmos y técnicas de manera significativa a datos de teledetección. A los participantes también se les proporcionará ejemplos de estudios de caso de principio a fin para generar un modelo “random forest” para la clasificación de la cobertura terrestre a partir de la teledetección óptica. Además presentaremos estudios de caso adicionales para aplicar los flujos de trabajo presentados usando datos adicionales de la NASA.