Table of Contents
স্যাটেলাইট ইমেজকার মৌলিক
স্যাটেলাইট চিত্রের মূল কাজ হচ্ছে রিমোট সার্কুলের মূল কাজ যা ভূমি- পরিভাষায় চিহ্নিত করা হয়- যেমন বন, শহর, পানি এবং কৃষি - প্রতি পিক্সেল বা বস্তুর প্রতি পিক্সেল বা বস্তুকে একটি স্যাটেলাইট ইমেজের মধ্যে সীমাবদ্ধ করে। নির্ভুলভাবে পরিবেশ পর্যবেক্ষণ, বিপর্যয়, আবহাওয়া সংক্রান্ত বিশ্লেষণ, আবহাওয়া সংক্রান্ত পরিসংখ্যান এবং ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে সর্বোচ্চ পরিসংখ্যানের গতি, যেমন পরিসংখ্যান এবং আবহাওয়া সংক্রান্ত বিভিন্ন পদ্ধতি, পরিসংখ্যান ও কর্মক্ষমতা, এবং কর্মক্ষম গতি, যা তার কাজের গতি ও গতি বৃদ্ধি করে থাকে।
স্যাটেলাইটের বিভিন্ন স্পেকট্রাম ব্যান্ডে ধারণ করা হয়েছে- অতি গোপনীয়, ছোটয়েভ-এর কাছে, এবং আর্দ্রতা-এর মাঝে, যার মাধ্যমে বিভিন্ন উপাদানের মাধ্যমে শিক্ষা গ্রহণ করা হয়।
কি- মেশিন স্যাটেলাইট ছবি সি. পি. ইউ. এর জন্য অ্যালগোরিদম
ভেক্টর মেশিন সমর্থন করুন
ভেক্টর মেশিন (SVM) পর্যবেক্ষণ করে এমন সব মডেলকে পর্যবেক্ষণ করা হয় যারা উচ্চবিত্ত মানের হাইপারটেনশনে হাইপারটেনশনাল এক্সিলায়ালিং ক্লাস খুঁজে পায়। এতে প্রায়ই কৃত্রিম রঙের মান, গাছপালার জন্য, যেমন কৃত্রিম মানের সঙ্গে যুক্ত থাকে, বা টাইপিং বা যন্ত্র সমূহকে ব্যবহার করে এমন একটি বস্তুর উপর ভিত্তি করে । যদি তারা সহজে গণনা করতে পারে তাহলে তাকে সম্ভব না হয়, তাহলে তাকে এসভিএলএলএলএল আর সিএলএএলএ (অর) প্রোগ্রাম থেকে খুব কম তথ্য দেবে। যদি তারা এসএলএলএলএলএলএলএলএলএলএলএলএলএ (অর্্যান্ড)- এর গতিসম্পন্ন চিত্রাধিকারিক (স্পোর্টিং)- এর গতি মাপ, তাহলে তাকে যে কোন কিছু না জানায়, তাহলে তার উপর ভিত্তি করে যাতে সেমিএলএলএলএলএল থেকে কম দূরত্বের সীমানার্্যতালিশনের সীমা নির্ধারণ করে। যদি কোন বস্তুর মান নির্ধারণ করে তাহলে তাকে তার গতি, তাহলে তাকে সঠিক পথ দেখাতে হবে।
যথেচ্ছ বন
র্যানড ফরেস্ট হচ্ছে বিভিন্ন সিদ্ধান্তের একটি পাওয়ার পদ্ধতি, প্রতিটি প্রশিক্ষণ একটি বুটস্ট্রেশনের মধ্যে দিয়ে তৈরি করা হয় যা তথ্যের একটি বুটের মধ্যে এবং বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের একটি নির্দিষ্ট স্থানে প্রশিক্ষণ দেয়। misstivedus - এর প্রতিটি অংশই শ্রেণীতে, প্রত্যেক গাছকে একটি শ্রেণীতে বিভক্ত করা হয় এবং সংখ্যাগরিষ্ঠ সিদ্ধান্ত গ্রহণ করা হয়। এই পৃথককরণ পদক্ষেপের সঙ্গে তুলনা করা হয়। একটি একক সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রে সুনির্দিষ্টভাবে ব্যবহৃত হয়।
গাঢ় নেটওয়ার্ক (কনসলেশন নিউ নেটওয়ার্ক)
কনসাললাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) স্যাটেলাইট ছবির জন্য রাষ্ট্রীয় শিয়াল-এর ক্ষেত্রে রাষ্ট্র আবির্ভূত হয়েছে। বিশেষ করে যখন বিশ্লেষণমূলক প্রসঙ্গ এবং আর্নোকালিক বিষয় জটিল। সিএনএন স্বয়ংক্রিয়ভাবে উচ্চারিত গণতান্ত্রিক বৈশিষ্ট্যের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য, আকার, আকার, কাঠামো, এবং বস্তুর জন্য বিভিন্ন ধরনের চিত্র তৈরি করা হয়। উল্লেখ্য: - বিভিন্ন ধরনের চিত্রের মান সম্পন্ন চিত্র, বিশ্লেষণ, বিশ্লেষণ এবং চিত্রের জন্য ব্যবহৃত চিত্রের জন্য ব্যবহৃত হয়।
কাড়েনাস্টার্স
কন্সয়ারেস্ট ইনস্প্লোপিরেশন (কেএনএন) হচ্ছে একটি অ-প্রতিযোগিততাহীন শিক্ষাবিদ, উদাহরণ স্বরূপ, শিক্ষাবিদ, শ্রেণীকে তার ঘনিষ্ট প্রশিক্ষণ কেন্দ্রগুলোতে অংশগ্রহণের মধ্যে সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোটের মাধ্যমে ভোটের মাধ্যমে ভোট প্রদান করে।
মেশিনগুলোর নির্মাণ প্রকল্পগুলো প্রচলিত পদ্ধতির ওপর ভিত্তি করে শেখা
- [[[F] জটিল প্রাকৃতিক দৃশ্যের ক্ষেত্রে উচ্চ পর্যায়ের সঠিকতা:[[[F] সাধারণ পদ্ধতিগুলো অনুমান করে যে, Gusmbienspications বন্টন বা quicationsable, মেশিন শেখার অ্যালগরিদম অবাণিজ্যিকভাবে ধারণ করে, মাল্টিম্যাল আর্টের ক্ষেত্রে সাধারণ সম্পর্ক, যেমন, প্রাকৃতিক বনের নিয়মিত এবং নিয়মিত সংখ্যা অনুসারে ০. ০. ০. ০. ০-২০ শতাংশ গণনা করে, এবং নিয়মিত সংখ্যা নির্ধারণ করা হয়।
- [[[F] ইঞ্জিনিয়ারিং বৈশিষ্ট্যের প্রারম্ভিক বিন্যাস:[[F][[F]] #L][FLT] শেখার মডেলগুলো শেখার পর spitto:[1]] এবং স্পেকট্রোলাইজের জন্য হস্তগত বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে নির্মিত, হস্তনির্ণোদিত অথবা যন্ত্রকের জন্য হস্তনির্ণোদিত করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রচেষ্টাকে হ্রাস করে । এই সীমানার নিম্নমুখী সীমানাকের মধ্যে দিয়ে উচ্চমানের মানচিত্র উৎপাদন করা যায় ।
- [[[[[F] বড় ডাটা ভলিউমের জন্য SCT] ver[[F] [FLT] মেশিন পাইপসমূহ প্রসেস করতে পারে স্যাটেলাইটের তথ্য প্রসেস প্রক্রিয়া দ্বারা একই সাথে বিতরণকৃত বৈদ্যুতিক কাঠামো ব্যবহার করে স্যাটেলাইটের তথ্য প্রসেসের জন্য । এই ক্ষমতাটি অত্যন্ত জরুরী ।
- [[[F] passivenments:[F] মডেলগুলো নতুন ফিল্ড জরিপ হিসাবে পুনরায় আরম্ভ করা যাবে, নতুন ক্ষেত্র জরিপ হিসাবে পাওয়া যাবে, বিদ্যমান সকল পরিবর্তন দূর করা হবে, এবং বাধ্যতামূলকভাবে পরিবর্তন করা হবে । সক্রিয় কৌশলের সাহায্যে, এবং বেশীরভাগ তথ্য মুছে ফেলা হবে quantiations a exproundations a exputing adHodHounding a proptations
চ্যালেঞ্জ এবং সীমা
তথ্য প্রয়োজন এবং লেবেল
সকল তত্ত্বাবধান যন্ত্র পর্যবেক্ষণ করা মডেলদের প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত তথ্য সঠিকভাবে লিখতে হবে। স্যাটেলাইট ইমেজের জন্য, প্রকৃত তথ্য মাঠ জরিপ থেকে এসেছে, উচ্চ পর্যায়ের চিত্রায়ন চিত্র, বা বিদ্যমান ভূমি মানচিত্র থেকে এসেছে।
শ্রেণীবৈষম্য
ক্লৌরাল নেটওয়ার্ক, বিশেষ করে, শক্তিশালী জিপিইউ এবং উচ্চ পর্যায়ের বহুমুখী বহুমুখী টালির টালিস্য সেটের উপর প্রশিক্ষণ পাওয়ার জন্য জোরালো এবং বিশাল মেমরি দাবি করে।
ভাল এবং সাধারণকরণ
মেশিন শেখার মডেলগুলো প্রশিক্ষণ দেওয়ার ক্ষেত্রে অবদান রাখতে পারে, বিশেষ করে তথ্য প্রদানের ক্ষেত্রে যখন তথ্য প্রদানের পদ্ধতি ছোট বা অনিয়ম (বিশেষ করে যখন তথ্যগত ভাবে, ওজনের ক্ষয়) এবং ক্রসিং এর মাধ্যমে সাহায্য গ্রহণ করা (বিশেষ করে যখন তা বন্ধ), কিন্তু বিভিন্ন অঞ্চলে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ প্রদান করা হয় বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিভিন্ন ধরনের পদ্ধতি এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণ গ্রহণ করা হয়।
মডেল ইন্টারপ্রেটারেশন
জটিল মডেল যেমন গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক কার্যক্রম পরিচালনা করে, "কালো বক্স" হিসাবে একটি নির্দিষ্ট পিক্সেলকে বোঝা কঠিন করে তোলে কেন একটি নির্দিষ্ট পিক্সেলকে কেন শ্বাভূমির পরিবর্তে জঙ্গল হিসাবে চিহ্নিত করা হয়।
ভবিষ্যৎের গতিপথ ও বৈশিষ্ট্য
গভীর শিক্ষা এবং স্যাটেলাইট ইমেজের মধ্যে সমন্বয় দ্রুত বিস্তৃত হবে। মনোযোগ প্রদান এবং পরিবর্তিত স্থাপত্যের ক্ষেত্রে উন্নতি হবে। মূলতঃ প্রাকৃতিক ভাষার প্রক্রিয়াকে উন্নত করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। স্যাটেলাইট ইমেজের মধ্যে দীর্ঘায়িত নির্ভরতার উপর নির্ভর করা হয়েছে, সুনির্দিষ্ট অংশ পর্যবেক্ষণের জন্য সিএনএন-এর কাজ, স্বাতন্ত্র্য বস্তুর তথ্য পর্যবেক্ষণ, এবং এর ফলে পৃথিবীর বিভিন্ন অংশের তথ্য পর্যবেক্ষণের জন্য সঠিকতা, এবং গতি বৃদ্ধি করা প্রয়োজন।
অন্তর্ভুক্ত
মেশিন শেখার অ্যালগরিদম একটি ম্যানুয়াল থেকে স্যাটেলাইটের mispell রূপান্তরের মাধ্যমে পরিবর্তন করা হয়েছে, পরিসংখ্যানগত অনুশীলন, উচ্চ পর্যায়ের একটি অটোগ্রাফ পদ্ধতি, উচ্চ পর্যায়ের তথ্য প্রবাহ ব্যবস্থাগত দক্ষতা অর্জনের ক্ষমতা অর্জনের জন্য। ভেক্টর মেশিন, র্যাব্ড ফরেস্ট নেটওয়ার্ক, এবং এমনকি সহজ পদ্ধতি যেমন KInternternernes এর মতো আরো কিছু সুনির্দিষ্ট শক্তি, সুনির্দিষ্ট শক্তি, এবং প্রযুক্তি পর্যবেক্ষণ, যা বর্তমানে দূরদৃষ্টিতে সক্ষম।