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Machine Learning (ML) refere-se a um conjunto de algoritmos e técnicas orientados por dados que automatizam a predição, classificação e agrupamento de dados. Machine learning pode desempenhar um papel crítico na resolução de problemas espaciais em uma ampla gama de áreas de aplicação, desde classificação de imagens até detecção de padrões espaciais e predição multivariada.<\/P>
Além das técnicas tradicionais de Machine Learning, o ArcGIS também possui um subconjunto de técnicas ML que são inerentemente espaciais. Esses métodos espaciais que incorporam alguma noção de geografia diretamente em seu cálculo podem levar a um entendimento mais profundo. O componente espacial frequentemente assume a forma de alguma medida de forma, densidade, contiguidade, distribuição espacial ou proximidade. Tanto o machine learning tradicional quanto o inerentemente espacial podem desempenhar um papel importante na solução de problemas espaciais, e o ArcGIS suporta seu uso de várias maneiras.<\/P>
Machine learning pode ser computacionalmente intensivo e frequentemente envolve dados grandes e complexos. Os avanços contínuos da Esri em armazenamento de dados e computação paralela e distribuída tornam cada vez mais possível resolver problemas na interseção entre ML e GIS. <\/P>
Conheça alguns exemplos neste blog do ArcGIS: Machine Learning in ArcGIS | ArcGIS Blog<\/A> <\/P><\/BODY><\/HTML>
