Explainable Machine Learning for Geospatial Data Analysis A DataCentric Approach The book "Explainable Machine Learning for Geospatial Data Analysis A DataCentric Approach" by Dr. Suresh Venkatasubramanian and Dr. Jesse Berry is a comprehensive guide to understanding the principles and practices of explainable machine learning in the context of geospatial data analysis. The authors present a novel approach to machine learning that emphasizes the importance of interpreting and explaining the results of machine learning algorithms, particularly in the field of geospatial data analysis. The book provides a detailed overview of the current state of the art in machine learning techniques and their applications in geospatial data analysis, highlighting the challenges and limitations of traditional machine learning approaches. It also offers practical solutions to address these challenges and provide more accurate and reliable results. The book begins with an introduction to the basics of machine learning and its applications in geospatial data analysis, followed by an overview of the current state of the art in machine learning techniques and their limitations. The authors then delve into the concept of explainability and its importance in ensuring trustworthy and reliable results from machine learning models.

Explainable Machine arning for Geospatial Data Analysis A DataCentric Approach Книга доктора Суреша Венкатасубраманяна и доктора Джесси Берри «Explainable Machine arning for Geospatial Data Analysis A DataCentric Approach» является всеобъемлющим руководством к пониманию принципов и практики объяснимого машинного обучения в контексте анализа геопространственных данных. Авторы представляют новый подход к машинному обучению, который подчеркивает важность интерпретации и объяснения результатов алгоритмов машинного обучения, особенно в области анализа геопространственных данных. В книге представлен подробный обзор современного состояния техники машинного обучения и их применения в анализе геопространственных данных, освещаются проблемы и ограничения традиционных подходов к машинному обучению. Он также предлагает практические решения для решения этих проблем и обеспечения более точных и надежных результатов. Книга начинается с введения в основы машинного обучения и его применения в анализе геопространственных данных, за которым следует обзор современного состояния техники машинного обучения и их ограничений. Затем авторы углубляются в концепцию объяснимости и ее важность в обеспечении заслуживающих доверия и надежных результатов моделей машинного обучения.

Explainable Machine Arning for Geospatial Data Analysis A DataCentric Approach Livre du Dr Suresh Venkatasubramanian et du Dr Jesse Berry « Explainable Machine Arning for Geospatial Data Analysis ADataCentric Approach » est un guide complet pour comprendre les principes et les pratiques de l'apprentissage machine compréhensible dans le contexte de l'analyse des données géospatiales. s auteurs présentent une nouvelle approche de l'apprentissage automatique qui souligne l'importance d'interpréter et d'expliquer les résultats des algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier dans le domaine de l'analyse des données géospatiales. livre donne un aperçu détaillé de l'état actuel de l'apprentissage automatique et de son application à l'analyse des données géospatiales, et met en lumière les problèmes et les limites des approches traditionnelles de l'apprentissage automatique. Il propose également des solutions pratiques pour relever ces défis et obtenir des résultats plus précis et plus fiables. livre commence par une introduction aux bases de l'apprentissage automatique et de son application à l'analyse des données géospatiales, suivie d'un aperçu de l'état actuel de l'apprentissage automatique et de leurs limites. s auteurs approfondiront ensuite la notion d'explication et son importance pour assurer des résultats crédibles et fiables des modèles d'apprentissage automatique.

Explorable Machine Arning for Geospatial Data Analysis A DataCentric Approach del Dr. Suresh Venkatasubramanian y el Dr. Jesse Berry «Explainable Machine Arning for Geospatial Data Analysis A DataCentric Approach» es una guía integral para entender los principios y prácticas del aprendizaje automático explicable en el contexto del análisis de datos geoespaciales. autores presentan un nuevo enfoque del aprendizaje automático que destaca la importancia de interpretar y explicar los resultados de los algoritmos de aprendizaje automático, especialmente en el campo del análisis de datos geoespaciales. libro ofrece una visión general detallada del estado actual de la técnica del aprendizaje automático y sus aplicaciones en el análisis de datos geoespaciales, y destaca los problemas y limitaciones de los enfoques tradicionales del aprendizaje automático. También ofrece soluciones prácticas para resolver estos problemas y proporcionar resultados más precisos y confiables. libro comienza con una introducción a los fundamentos del aprendizaje automático y su aplicación en el análisis de datos geoespaciales, seguido de una revisión del estado actual de la técnica del aprendizaje automático y sus limitaciones. Luego, los autores profundizan en el concepto de explicabilidad y su importancia para proporcionar resultados creíbles y confiables a los modelos de aprendizaje automático.

Explorer Machine arning for Geospatial Data Analysis A Approach Il libro del dottor Sures Venkatasubramanian e del dottor Jesse Berry "Explainable Machine arning for Geospatial Data Analysis A" Approach "è una guida completa alla comprensione i principi e le pratiche di apprendimento automatico spiegabili nel contesto dell'analisi dei dati geospaziali. Gli autori presentano un nuovo approccio all'apprendimento automatico che sottolinea l'importanza di interpretare e spiegare i risultati degli algoritmi di apprendimento automatico, in particolare nell'analisi dei dati geospaziali. Il libro fornisce una panoramica dettagliata dello stato attuale delle tecniche di apprendimento automatico e della loro applicazione nell'analisi dei dati geospaziali, evidenzia i problemi e le limitazioni dei tradizionali approcci di apprendimento automatico. Offre inoltre soluzioni pratiche per risolvere questi problemi e fornire risultati più precisi e affidabili. Il libro inizia con l'introduzione alle basi dell'apprendimento automatico e la sua applicazione nell'analisi dei dati geospaziali, seguita da una panoramica dello stato attuale della tecnica di apprendimento automatico e dei relativi limiti. Gli autori approfondiscono il concetto di spiegabilità e la sua importanza nel garantire modelli di apprendimento automatico affidabili e affidabili.

Explainable Machine Arning for Geospatial Data Analysis A DataCentric Approach Das Buch von Dr. Suresh Venkatasubramanian und Dr. Jesse Berry „Explainable Machine Arning for Geospatial Data Analysis A DataCentric Approach“ ist ein umfassender itfaden für Verständnis der Prinzipien und Praktiken des erklärbaren maschinellen rnens im Kontext der Geodatenanalyse. Die Autoren stellen einen neuen Ansatz für maschinelles rnen vor, der die Bedeutung der Interpretation und Erklärung der Ergebnisse von maschinellen rnalgorithmen hervorhebt, insbesondere im Bereich der Geodatenanalyse. Das Buch bietet einen detaillierten Überblick über den aktuellen Stand der maschinellen rntechnik und deren Anwendung in der Geodatenanalyse und beleuchtet die Herausforderungen und Grenzen traditioneller Ansätze des maschinellen rnens. Es bietet auch praktische Lösungen, um diese Probleme anzugehen und genauere und zuverlässigere Ergebnisse zu liefern. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen rnens und seiner Anwendung in der Geodatenanalyse, gefolgt von einem Überblick über den aktuellen Stand der maschinellen rntechnik und deren Grenzen. Die Autoren vertiefen sich dann in das Konzept der Erklärbarkeit und ihre Bedeutung für die Bereitstellung glaubwürdiger und zuverlässiger Ergebnisse von Machine-arning-Modellen.

Explainable Machine arning for Geospatial Data Analysis Podejście centralne Książka Dr. Suresh Venkatasubramanian i Dr. Jesse Berry „Explainable Machine arning for Geospatial Data Analysis” jest kompleksowym przewodnikiem do zrozumienia zasad i praktyk objaśnianego uczenia maszynowego w kontekście analizy danych geoprzestrzennych. Autorzy przedstawiają nowatorskie podejście do uczenia maszynowego, które podkreśla znaczenie interpretacji i wyjaśniania wyników algorytmów uczenia maszynowego, zwłaszcza w dziedzinie analizy danych geoprzestrzennych. Książka zawiera szczegółowy przegląd aktualnego stanu technik uczenia maszynowego i ich zastosowania w analizie danych geoprzestrzennych, podkreślając wyzwania i ograniczenia tradycyjnych metod uczenia maszynowego. Oferuje również praktyczne rozwiązania w celu rozwiązania tych problemów oraz zapewnia bardziej dokładne i niezawodne wyniki. Książka rozpoczyna się wstępem do podstaw uczenia maszynowego i jego zastosowania w analizie danych geoprzestrzennych, a następnie przeglądem aktualnego stanu technik uczenia maszynowego i ich ograniczeń. Następnie autorzy zagłębiają się w pojęcie wyjaśnienia i jego znaczenie w dostarczaniu wiarygodnych i wiarygodnych wyników modeli uczenia maszynowego.

''

Jeo Uzamsal Veri Analizi için Açıklanabilir Makine Üretimi A DataCentric Approach Dr. Suresh Venkatasubramanian ve Dr. Jesse Berry'nin kitabı "Jeo Uzamsal Veri Analizi için Açıklanabilir Makine Üretimi A DataCentric Approach" ilkeleri ve Jeo uzamsal veri analizi bağlamında açıklanabilir makine öğrenimi uygulamaları. Yazarlar, özellikle jeo uzamsal veri analizi alanında, makine öğrenme algoritmalarının sonuçlarını yorumlamanın ve açıklamanın önemini vurgulayan yeni bir makine öğrenimi yaklaşımı sunmaktadır. Kitap, makine öğrenme tekniklerinin mevcut durumu ve jeo-uzamsal veri analizindeki uygulamaları hakkında ayrıntılı bir genel bakış sunarak, geleneksel makine öğrenme yaklaşımlarının zorluklarını ve sınırlamalarını vurgulamaktadır. Ayrıca bu sorunları çözmek ve daha doğru ve güvenilir sonuçlar sağlamak için pratik çözümler sunar. Kitap, makine öğreniminin temellerine ve jeo-uzamsal veri analizindeki uygulamasına bir giriş ile başlar, ardından makine öğrenme tekniklerinin mevcut durumuna ve sınırlamalarına genel bir bakış sunar. Yazarlar daha sonra açıklanabilirlik kavramını ve makine öğrenimi modellerinin güvenilir ve güvenilir sonuçlarını sağlamadaki önemini araştırıyorlar.

التعلم الآلي القابل للتفسير لتحليل البيانات الجغرافية المكانية نهج مركزي للبيانات كتاب الدكتور سوريش فينكاتاسوبرامانيان والدكتور جيسي بيري «آلة قابلة للتفسير لتحليل البيانات الجغرافية المكانية نهج يركز على البيانات» دليل شامل لفهم مبادئ وممارسات التعلم الآلي القابل للتفسير في سياق تحليل البيانات الجغرافية المكانية. يقدم المؤلفون نهجًا جديدًا للتعلم الآلي يؤكد على أهمية تفسير وشرح نتائج خوارزميات التعلم الآلي، لا سيما في مجال تحليل البيانات الجغرافية المكانية. يقدم الكتاب لمحة عامة مفصلة عن الحالة الحالية لتقنيات التعلم الآلي وتطبيقها في تحليل البيانات الجغرافية المكانية، مما يسلط الضوء على التحديات والقيود التي تواجه أساليب التعلم الآلي التقليدية. كما يقدم حلولاً عملية لحل هذه المشاكل وتقديم نتائج أكثر دقة وموثوقية. يبدأ الكتاب بمقدمة لأساسيات التعلم الآلي وتطبيقه في تحليل البيانات الجغرافية المكانية، تليها نظرة عامة على الحالة الحالية لتقنيات التعلم الآلي وقيودها. ثم يتعمق المؤلفون في مفهوم القابلية للتفسير وأهميته في تقديم نتائج موثوقة وموثوقة لنماذج التعلم الآلي.

地球基礎設施數據分析可探測機械探測數據中心探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據探測數據Centric Approach"是在地理空間數據分析的背景下理解可解釋機器學習的原則和實踐的綜合指南。作者介紹了一種新型的機器學習方法，該方法強調了解釋和解釋機器學習算法結果的重要性，尤其是在地理空間數據分析領域。該書詳細介紹了機器學習技術的現狀及其在地理空間數據分析中的應用，突出了傳統機器學習方法的問題和局限性。它還提供了切實可行的解決方案，以解決這些問題，並提供更準確，更可靠的結果。本書首先介紹了機器學習的基礎及其在地理空間數據分析中的應用，然後回顧了機器學習技術的現狀及其局限性。然後，作者深入研究可解釋性概念及其在提供機器學習模型的可信和可靠結果方面的重要性。