Abstract:
Більшість сучасних експертів в галузі ШІ та GeoAI підкреслюють успіхі в реалізації потенціалу AI. Узагальнено, GeoAI можна розглядати як предмет дослідження для розробки інтелектуальних комп'ютерних програм, що імітують процеси людського сприйняття, просторового мислення і відкриття географічних явищ і динаміки; для поглиблення наших знань; для вирішення проблем в системах навколишнього середовища людини і їх взаємодії, з акцентом на просторовому контексті і корінням в географії або географічній інформаційній науці.
Основні методи GeoAI можна розділити на кілька груп, які відрізняються за метою, сукупністю методів і прийомів реалізації та видами отриманої інформації: 1. Глибоке навчання для геопросторових даних; 2. Машинне навчання для геопросторових даних; 3. Геопросторовий аналіз з використанням AI. За властивостями географічної інформації (дискретна чи континуальна) застосовуються відмінні набори методів та прийомів просторового аналізу методів ШІ, що надає різноякісну вихідну інформацію.
Most modern experts in the field of AI and GeoAI emphasize the success in realizing the potential of AI. Generally speaking, GeoAI can be considered as a research subject for the development of intelligent computer programs that mimic the processes of human perception, spatial thinking and discovery of geographic phenomena and dynamics; for deepening our knowledge; for solving problems in human environmental systems and their interaction, with an emphasis on spatial context and roots in geography or geographic information science.
The main methods of GeoAI can be divided into several groups that differ in purpose, set of methods and techniques for implementation, and types of information obtained: 1. Deep learning for geospatial data; 2. Machine learning for geospatial data; 3. Geospatial analysis using AI. Depending on the properties of geographic information (discrete or continuous), different sets of methods and techniques for spatial analysis of AI methods are used, which provides different quality output information.
Description:
Пилипенко, І. О. Методи штучного інтелекту для аналізу географічних даних = Methods of artificial intelligence for geographic data analysis : кваліфікаційна робота на здобуття ступеня вищої освіти «магістр» / І. О. Пилипенко ; наук. керівник д. фіз.-мат. наук, проф. В. С. Песчаненко ; Міністерство освіти і науки України ; Херсонський держ. ун-т, Ф-т комп’ютерних наук, фізики та математики ; К-ра комп’ютерних наук та програмної інженерії. – Херсон-Івано-Франківськ : ХДУ, 2024. – 48 с.
