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Aprendizado de Máquina em R: Análise de Imagens de Uso e Cobertura do Solo

Aprenda aprendizado de máquina supervisionado para R e R-Studio de Sensoriamento Remoto, classificação de imagens, uso e mapeamento de cobertura do solo

Bem-vindo ao meu curso único sobre Aprendizado de Máquina em R e R-Studio: Classificação de imagens para uso e mapeamento de cobertura do solo (LULC)! Este é o primeiro curso que oferece a possibilidade de aprender habilidades muito desejadas de programação em R para análise de Aprendizado de Máquina baseada em RS em R. Por que os analistas geoespaciais (SIG, Sensoriamento Remoto) devem aprender R? Com o conhecimento adquirido neste curso, você estará pronto para realizar sua própria análise de dados de imagem de Aprendizado de Máquina em R. A Oracle estimou mais de 2 milhões de usuários de R em todo o mundo, consolidando o R como uma linguagem de programação líder em estatística e ciência de dados. A cada ano, o número de usuários de R cresce cerca de 40% e um número crescente de organizações o utiliza em suas atividades diárias. Comece sua jornada para aprender R conosco hoje para garantir o futuro de sua carreira amanhã!

ESTE CURSO TEM 7 SEÇÕES QUE ABORDAM TODOS OS ASPECTOS DO APRENDIZADO DE MÁQUINA: TEORIA E PRÁTICA

- Aprenda os fundamentos teóricos do Aprendizado de Máquina - Aprenda aprendizado de máquina supervisionado para classificação de imagens - Aplique algoritmos baseados em aprendizado de máquina (floresta aleatória, SVM) para análise de classificação de imagens em R e R-Studio - Aprenda o básico da programação em R - Compreenda completamente os fundamentos do Uso e Cobertura do Solo (LULC) com base na classificação de imagens de satélite - Compreenda os fundamentos do Sensoriamento Remoto relevantes para o mapeamento LULC - Aprenda a criar dados de treinamento e validação para classificação de imagens no QGIS - Construa modelos de classificação de imagens baseados em aprendizado de máquina para análise LUCL e teste sua robustez em R - Aplique avaliação de precisão para classificação de imagens baseada em aprendizado de máquina em R NENHUM CONHECIMENTO PRÉVIO DE R OU ESTATÍSTICA/APRENDIZADO DE MÁQUINA/R É NECESSÁRIO: Você começará absorvendo os fundamentos mais valiosos do Aprendizado de Máquina e técnicas. Eu uso métodos práticos e fáceis de entender para simplificar e abordar até mesmo os conceitos mais difíceis em R para o caso de análise de imagens de satélite. Meu curso ajudará você a implementar os métodos usando dados de imagem reais obtidos de diferentes fontes (imagens Landsat e Sentinel). Assim, após concluir meu curso de Aprendizado de Máquina em R para classificação de imagens e análise LULC, você poderá facilmente usar diferentes fluxos de dados e pacotes de ciência de dados para trabalhar com dados reais em R. Caso seja seu primeiro encontro com R, não se preocupe, meu curso é uma introdução completa ao R e à programação em R neste curso. Este curso é diferente de outros recursos de treinamento. Cada palestra busca aprimorar suas habilidades em SIG e Sensoriamento Remoto e R de maneira demonstrável e fácil de seguir, fornecendo soluções praticamente implementáveis. Você poderá começar a analisar dados espaciais para seus próprios projetos e obter reconhecimento de seus futuros empregadores com suas habilidades avançadas em SIG e conhecimento de algoritmos de aprendizado de máquina de ponta e programação em R. Uma parte importante do curso são os exercícios práticos. Você receberá instruções precisas, scripts e conjuntos de dados para executar algoritmos de Aprendizado de Máquina usando as ferramentas do R. INSCREVA-SE NO MEU CURSO AGORA!

O que você aprenderá

- Aprenda aprendizado de máquina supervisionado para classificação de imagens usando a linguagem de programação R no R-Studio - Aprenda os fundamentos teóricos do Aprendizado de Máquina - Aplique algoritmos baseados em aprendizado de máquina (floresta aleatória, SVM) para análise de classificação de imagens em R e R-Studio - Aprenda programação em R a partir do zero: um curso intensivo de R está incluído para que você possa começar a programar em R para aprendizado de máquina - Compreenda completamente os fundamentos do Uso e Cobertura do Solo (LULC) com base na classificação de imagens de satélite - Obtenha uma introdução e compreenda completamente o Sensoriamento Remoto relevante para o mapeamento LULC - Pré-processar e analisar imagens de Sensoriamento Remoto em R - Aprenda a criar dados de treinamento e validação para classificação de imagens no QGIS - Construa modelos de classificação de imagens baseados em aprendizado de máquina para análise LUCL e teste sua robustez em R - Implemente algoritmos de Aprendizado de Máquina, como Florestas Aleatórias, SVM em R - Aplique avaliação de precisão para classificação de imagens baseada em aprendizado de máquina em R - Você terá uma cópia dos scripts e manuais passo a passo usados no curso para sua referência ao usar em sua análise.