BOOKS - Ethics, Machine Learning, and Python in Geospatial Analysis
Ethics, Machine Learning, and Python in Geospatial Analysis - Mohammad Gouse Galety, Arul Kumar Natarajan, Tesfaye Fufa Gedefa, Tsegaye Demsis Lemma 2024 PDF | EPUB IGI Global BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
11786

Telegram
 
Ethics, Machine Learning, and Python in Geospatial Analysis
Author: Mohammad Gouse Galety, Arul Kumar Natarajan, Tesfaye Fufa Gedefa, Tsegaye Demsis Lemma
Year: 2024
Pages: 359
Format: PDF | EPUB
File size: 26.8 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Book Description: Ethics, Machine Learning, and Python in Geospatial Analysis In geospatial analysis, navigating the complexities of data interpretation and analysis presents a formidable challenge. Traditional methods often struggle to efficiently handle vast volumes of geospatial data while providing insightful and actionable results. Scholars and practitioners grapple with manual or rule-based approaches, hindering progress in understanding and addressing pressing issues such as climate change, urbanization, and resource management. Ethics, Machine Learning, and Python in Geospatial Analysis offers a solution to these challenges by leveraging the extensive library support and user-friendly interface of Python and Machine Learning. The book's meticulously crafted chapters guide readers through the intricacies of Python programming and its application in geospatial analysis, from fundamental concepts to advanced techniques. The chapters within this book span a diverse range of topics, each contributing to a nuanced field exploration. From examining the ethical dimensions of GIS data privacy to mastering geospatial analysis with Python, each chapter provides a holistic understanding of the subject matter. The book begins by introducing the basics of Python programming and its relevance to geospatial analysis. Readers will learn how to install and set up the necessary software environments, including Python, GeoPandas, Shapely, and Fiona.
Этика, машинное обучение и Python в геопространственном анализе В геопространственном анализе навигация по сложностям интерпретации и анализа данных представляет собой серьезную проблему. Традиционные методы часто пытаются эффективно обрабатывать огромные объемы геопространственных данных, обеспечивая при этом проницательные и действенные результаты. Ученые и практики борются с ручными или основанными на правилах подходами, препятствуя прогрессу в понимании и решении насущных проблем, таких как изменение климата, урбанизация и управление ресурсами. Ethics, Machine arning и Python in Geospatial Analysis предлагают решение этих проблем, используя обширную поддержку библиотек и удобный интерфейс Python и Machine arning. Тщательно проработанные главы книги проводят читателей через тонкости программирования на Python и его применения в геопространственном анализе, от фундаментальных концепций до передовых техник. Главы в этой книге охватывают широкий спектр тем, каждая из которых способствует детальной разведке месторождений. От изучения этических аспектов конфиденциальности данных ГИС до освоения геопространственного анализа с помощью Python, каждая глава дает целостное понимание предмета. Книга начинается с ознакомления с основами программирования на Python и его актуальностью для геопространственного анализа. Читатели узнают, как установить и настроить необходимые программные среды, включая Python, GeoPandas, Shapely и Fiona.
Ethique, Machine arning et Python en analyse géospatiale Dans l'analyse géospatiale, la navigation sur la complexité de l'interprétation et de l'analyse des données est un défi majeur. s méthodes traditionnelles tentent souvent de traiter efficacement d'énormes quantités de données géospatiales, tout en produisant des résultats tangibles et efficaces. s scientifiques et les praticiens luttent contre des approches manuelles ou basées sur des règles, empêchant les progrès dans la compréhension et la résolution de problèmes urgents tels que le changement climatique, l'urbanisation et la gestion des ressources. Ethics, Machine Arning et Python in Geospatial Analysis offrent des solutions à ces problèmes en utilisant le support étendu des bibliothèques et l'interface conviviale de Python et Machine Arning. s chapitres minutieux du livre guident les lecteurs à travers les subtilités de la programmation sur Python et ses applications dans l'analyse géospatiale, des concepts fondamentaux aux techniques avancées. s chapitres de ce livre couvrent un large éventail de sujets, chacun contribuant à l'exploration détaillée des gisements. De l'étude des aspects éthiques de la confidentialité des données SIG à la maîtrise de l'analyse géospatiale par Python, chaque chapitre donne une compréhension holistique du sujet. livre commence par une introduction aux bases de la programmation sur Python et sa pertinence pour l'analyse géospatiale. s lecteurs apprendront comment installer et configurer les environnements logiciels nécessaires, y compris Python, GeoPandas, Shapely et Fiona.
Ética, aprendizaje automático y Python en el análisis geoespacial En el análisis geoespacial, la navegación por las complejidades de la interpretación y el análisis de datos representa un gran desafío. métodos tradicionales a menudo tratan de procesar grandes cantidades de datos geoespaciales de manera eficiente, al tiempo que proporcionan resultados perspicaces y eficientes. científicos y las prácticas luchan contra enfoques manuales o basados en normas, lo que impide avanzar en la comprensión y solución de problemas urgentes como el cambio climático, la urbanización y la gestión de los recursos. Ethics, Machine arning y Python in Geospatial Analysis ofrecen una solución a estos problemas mediante el uso de un amplio soporte de biblioteca y una interfaz fácil de usar de Python y Machine arning. capítulos cuidadosamente elaborados del libro guían a los lectores a través de las sutilezas de la programación en Python y sus aplicaciones en el análisis geoespacial, desde conceptos fundamentales hasta técnicas avanzadas. capítulos de este libro cubren una amplia gama de temas, cada uno de los cuales contribuye a la exploración detallada de los yacimientos. Desde el estudio de los aspectos éticos de la privacidad de los datos SIG hasta el desarrollo del análisis geoespacial con Python, cada capítulo proporciona una comprensión holística del tema. libro comienza con una introducción a los fundamentos de la programación en Python y su relevancia para el análisis geoespacial. lectores aprenderán a instalar y configurar los entornos de software necesarios, incluidos Python, GeoPandas, Shapely y Fiona.
Ethik, maschinelles rnen und Python in der Geospatial Analysis In der Geospatial Analysis stellt die Navigation durch die Komplexität der Interpretation und Analyse von Daten eine große Herausforderung dar. Traditionelle Methoden versuchen oft, große Mengen an Geodaten effizient zu verarbeiten und gleichzeitig aufschlussreiche und umsetzbare Ergebnisse zu liefern. Wissenschaftler und Praktiker kämpfen mit manuellen oder regelbasierten Ansätzen, die Fortschritte beim Verständnis und der Lösung drängender Probleme wie Klimawandel, Urbanisierung und Ressourcenmanagement behindern. Ethics, Machine arning und Python in Geospatial Analysis bieten eine Lösung für diese Probleme mit umfangreicher Bibliotheksunterstützung und einer benutzerfreundlichen Python- und Machine arning-Schnittstelle. Die sorgfältig ausgearbeiteten Kapitel des Buches führen die ser durch die Feinheiten der Python-Programmierung und ihre Anwendungen in der Geospatial-Analyse, von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken. Die Kapitel in diesem Buch decken eine breite Palette von Themen ab, von denen jedes zur detaillierten Exploration von Lagerstätten beiträgt. Von der Untersuchung ethischer Aspekte des GIS-Datenschutzes bis hin zur Beherrschung der Geodatenanalyse mit Python bietet jedes Kapitel ein ganzheitliches Verständnis des Themas. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Python-Programmierung und deren Relevanz für die Geodatenanalyse. Die ser lernen, wie sie die erforderlichen Softwareumgebungen wie Python, GeoPandas, Shapely und Fiona installieren und konfigurieren.
''
Jeo Uzamsal Analizde Etik, Makine Öğrenimi ve Python Jeo uzamsal analizde, verilerin yorumlanması ve analiz edilmesinin karmaşıklığında gezinmek büyük bir zorluktur. Geleneksel yöntemler genellikle çok miktarda jeo-uzamsal veriyi verimli bir şekilde işlemeye çalışırken, anlayışlı ve uygulanabilir sonuçlar sağlar. Bilim adamları ve uygulayıcılar, manuel veya kural temelli yaklaşımlarla mücadele etmekte, iklim değişikliği, kentleşme ve kaynak yönetimi gibi acil sorunları anlama ve ele alma konusundaki ilerlemeyi engellemektedir. Geospatial Analysis'te Ethics, Machine arning ve Python, kapsamlı kütüphane desteği ve kullanıcı dostu bir Python ve Machine arning arayüzü kullanarak bu sorunlara çözümler sunar. Kitabın ayrıntılı bölümleri, okuyuculara Python programlamanın inceliklerini ve jeo-uzamsal analizdeki uygulamalarını, temel kavramlardan ileri tekniklere kadar yönlendirir. Bu kitaptaki bölümler, her biri alanların ayrıntılı bir şekilde incelenmesine katkıda bulunan çok çeşitli konuları kapsamaktadır. GIS veri gizliliğinin etik yönlerini keşfetmekten Python ile jeo-uzamsal analize hakim olmaya kadar, her bölüm konunun bütünsel bir anlayışını sağlar. Kitap, Python programlamanın temellerine ve jeo uzamsal analizle olan ilgisine bir giriş ile başlar. Okuyucular Python, GeoPandas, Shapely ve Fiona dahil olmak üzere gerekli yazılım ortamlarının nasıl kurulacağını ve yapılandırılacağını öğreneceklerdir.
الأخلاقيات والتعلم الآلي والبايثون في التحليل الجغرافي المكاني في التحليل الجغرافي المكاني، يعد التنقل في تعقيدات تفسير البيانات وتحليلها تحديًا كبيرًا. غالبًا ما تحاول الأساليب التقليدية معالجة كميات هائلة من البيانات الجغرافية المكانية بكفاءة مع توفير نتائج ثاقبة وقابلة للتنفيذ. يكافح العلماء والممارسون مع النهج اليدوية أو القائمة على القواعد، مما يعيق التقدم في فهم ومعالجة القضايا الملحة مثل تغير المناخ والتحضر وإدارة الموارد. تقدم الأخلاقيات والتعلم الآلي و Python في التحليل الجغرافي المكاني حلولاً لهذه المشكلات باستخدام دعم مكتبي واسع وواجهة Python والتعلم الآلي سهلة الاستخدام. توجه فصول الكتاب المفصلة القراء من خلال تعقيدات برمجة بايثون وتطبيقاتها في التحليل الجغرافي المكاني، من المفاهيم الأساسية إلى التقنيات المتقدمة. تغطي فصول هذا الكتاب مجموعة واسعة من الموضوعات، كل منها يساهم في استكشاف تفصيلي للحقول. من استكشاف الجوانب الأخلاقية لخصوصية بيانات نظام المعلومات الجغرافية إلى إتقان التحليل الجغرافي المكاني باستخدام بايثون، يوفر كل فصل فهمًا شاملاً للموضوع. يبدأ الكتاب بمقدمة لأساسيات برمجة بايثون وصلتها بالتحليل الجغرافي المكاني. سيتعلم القراء كيفية تثبيت وتكوين بيئات البرامج اللازمة، بما في ذلك Python و GeoPandas و Shapely و Fiona.

You may also be interested in:

Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis
Python Debugging for AI, Machine Learning, and Cloud Computing A Pattern-Oriented Approach
Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis
Machine Learning For Concrete Compressive Strength Analysis And Prediction With Python, Second Edition
Math for Programmers 3D graphics, machine learning, and simulations with Python (MEAP Version 11)
Statistical Methods for Machine Learning Discover how to Transform Data into Knowledge with Python
Machine Learning on Geographical Data Using Python: Introduction into Geodata with Applications and Use Cases
Python Debugging for AI, Machine Learning, and Cloud Computing: A Pattern-Oriented Approach
Machine Learning with Spark and Python Essential Techniques for Predictive Analytics Second Edition
Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing A Primer to Generative AI with Python (Final)
Introduction to Python With Applications in Optimization, Image and Video Processing, and Machine Learning
Python Data Science The Complete Guide to Data Analytics + Machine Learning + Big Data Science + Pandas Python. The Easy Way to Programming (Exercises Included)
Machine Learning for Business The Ultimate Artificial Intelligence & Machine Learning for Managers, Team Leaders and Entrepreneurs
Machine Learning for Beginners An Introductory Guide to Learn and Understand Artificial Intelligence, Neural Networks and Machine Learning
Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps (English Edition)
Python Machine Learning A Beginner|s Guide to Scikit-Learn A Hands-On Approach
Machine Learning Theory and Applications Hands-on Use Cases with Python on Classical and Quantum Machines
Python Machine Learning A Beginner|s Guide to Scikit-Learn A Hands-On Approach
Machine Learning Theory and Applications Hands-on Use Cases with Python on Classical and Quantum Machines
AMAZON STOCK PRICE: VISUALIZATION, FORECASTING, AND PREDICTION USING MACHINE LEARNING WITH PYTHON GUI
Introduction to Machine Learning with Security Theory and Practice Using Python in the Cloud, 2nd Edition
Machine Learning Pocket Reference Working with Structured Data in Python (First Edition) +code
Online Retail Clustering And Prediction Using Machine Learning With Python Gui, 2nd Edition
Scaling Python with Dask From Data Science to Machine Learning (Sixth Early Release)
Serverless Machine Learning with Amazon Redshift ML: Create, train, and deploy machine learning models using familiar SQL commands
Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS: Accelerate the development of machine learning applications following architectural best practices
Machine Learning Master Machine Learning Fundamentals for Beginners, Business Leaders and Aspiring Data Scientists
Machine Learning for Data Streams with Practical Examples in MOA (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Machine Learning The Ultimate Guide to Understand AI Big Data Analytics and the Machine Learning’s Building Block Application in Modern Life
Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe AI (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Machine Learning with Core ML 2 and Swift A beginner-friendly guide to integrating machine learning into your apps
Machine Learning for Beginners A Practical Guide to Understanding and Applying Machine Learning Concepts
Machine Learning, Animated (Chapman and Hall CRC Machine Learning and Pattern Recognition)
Machine Learning with Python Master Pandas, Scikit-learn, and TensorFlow for Building Smart IA Models
Essentials of Python for Artificial Intelligence and Machine Learning (Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology)
Interpreting Machine Learning Models With SHAP A Guide With Python Examples And Theory On Shapley Values
Machine Learning Cookbook with Python Create ML and Data Analytics Projects Using Some Amazing Open Datasets
Applied Machine Learning Solutions with Python Production-ready ML Projects Using Cutting-edge Libraries
Machine Learning for Smart learners Discover and Learn About Neural Network, Dataset, Python, Libraries
Machine Learning with Python Master Pandas, Scikit-learn, and TensorFlow for Building Smart IA Models