NOTEBOOKS À L’AFFICHE
Identifiez les zones urbaines présentant des températures élevées et une forte densité de population avec la régression Krigeage bayésien empirique.
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Découvrez les bibliothèques Machine Learning dans ArcGIS et leur extensibilité puissante vers des bibliothèques Machine Learning externes pour ramener les modèles climatiques à une échelle inférieure.
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Utilisez la couche d’imagerie Sentinel-2 pour réaliser des tâches de télédétection et analyser l’incendie Pawnee Fire du comté de Lake en Californie.
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Utilisez des chaînes de fonctions raster pour créer une carte des risques de glissement de terrain et synthétiser le risque par sous-bassin du bassin versant dans les comtés de Sonoma et de Napa en Californie.
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Appliquez le Deep Learning pour détecter les piscines sur les images satellite. Exportez les données d’entraînement, entraînez un modèle et déployez le modèle pour vos déductions.
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Découvrez comment utiliser les outils Localisation-allocation pour savoir où implanter une nouvelle clinique dédiée aux patients atteints de la maladie de Charcot.
Consultez des collections organisées de notebooks, selon des processus clés, pour savoir comment aborder la science des données spatiales.
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Compter les entités sur des images satellite
Prévoir l’oscillation australe d’El Niño
Rechercher des URL endommagées
Gérer les utilisateurs inactifs
Surveiller la pollution des rivières
Prévoir les taux d’asthme
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