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Machine Learning (ML) は、データ駆動型のアルゴリズムと技術のセットを指し、データの予測、分類、およびクラスタリングを自動化します。Machine learningは、画像分類から空間パターン検出、多変量予測に至るまで、幅広い応用分野で空間問題解決に重要な役割を果たすことができます。<\/P>
従来のMachine Learning技術に加えて、ArcGISには本質的に空間的なML技術のサブセットもあります。これらの空間的手法は、地理の概念を直接計算に組み込むことで、より深い理解につながります。空間成分は、多くの場合、形状、密度、隣接性、空間分布、または近接性の何らかの測定値の形を取ります。従来型と本質的に空間的なmachine learningの両方が空間問題解決に重要な役割を果たし、ArcGISはそれらの利用をさまざまな方法でサポートしています。<\/P>
Machine learningは計算負荷が高く、大規模かつ複雑なデータを扱うことが多いです。Esriのデータストレージおよび並列・分散コンピューティングの継続的な進歩により、MLとGISの交差点での問題解決がますます可能になっています。 <\/P>
このArcGISブログからいくつかの例を学んでください: Machine Learning in ArcGIS | ArcGIS Blog<\/A> <\/P><\/BODY><\/HTML>
