Erdas imagine 인공지능 학습방법

학습을 위한 데이터 준비 지도형 기계 학습 알고리즘은 분류를 수행하는 데 사용되기 전에 훈련되어야 합니다. 훈련은 초기화 연산자를 사용하여 수행됩니다.

초기화 연산자는 특성 데이터 형식의 훈련 데이터만 허용합니다. 특징 데이터의 속성은 알고리즘을 훈련하는 데 사용됩니다.

따라서 벡터 데이터(예: 모양 파일) 생성을 준비하고 분류에 사용하려는 데이터의 속성을 속성으로 가져야 합니다. 학습 데이터 준비는 실측 정보를 식별하고 수집하는 것부터 시작됩니다.

실제 정보는 현장이나 이미지에서 수집할 수 있습니다. 이 작업 흐름에서는 먼저 이미지에서 실측 데이터를 수집한 다음 분류에 사용하려는 데이터의 속성을 포함하도록 해당 속성을 업데이트합니다.

훈련 데이터 수집 훈련 데이터를 추출하려는 래스터 데이터를 로드합니다. 뷰어를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 컨텍스트 메뉴에서 "새 벡터 레이어"를 선택합니다.

생성할 쉐이프파일의 이름을 지정합니다. 수집할 트레이닝 데이터를 기반으로 생성할 Shap...