Artwork

A tartalmat a Project Geospatial biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Project Geospatial vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

FOSS4G NA 2024 - Embed All The Things: The Promise Of Geospatial Vector Embeddings - Adeel Hassan

23:56
 
Megosztás
 

Manage episode 461965962 series 3234430
A tartalmat a Project Geospatial biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Project Geospatial vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Adeel Hassan discusses the significance of geospatial vector embeddings derived from imagery, highlighting their potential in the geospatial domain through open-source models and tools. Highlights 🌍 Vector embeddings are crucial for analyzing high-dimensional geospatial data. 🧠 They represent data points in a lower-dimensional space, revealing similarities and dissimilarities. 📊 Applications include clustering similar images and detecting changes over time. 🔍 Text-image embeddings enable natural language search based on image content. 🚀 Open-source models like Sky Clip enhance functionality for geospatial applications. 📈 Seasonal variations in embeddings can indicate environmental changes and events like floods. 🛠️ The technology is still evolving, presenting both opportunities and challenges. For more content like this check out www.projectgeospatial.com #Geospatial #MachineLearning #VectorEmbeddings #OpenSource #DataAnalysis #RemoteSensing #AI

  continue reading

362 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 461965962 series 3234430
A tartalmat a Project Geospatial biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Project Geospatial vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Adeel Hassan discusses the significance of geospatial vector embeddings derived from imagery, highlighting their potential in the geospatial domain through open-source models and tools. Highlights 🌍 Vector embeddings are crucial for analyzing high-dimensional geospatial data. 🧠 They represent data points in a lower-dimensional space, revealing similarities and dissimilarities. 📊 Applications include clustering similar images and detecting changes over time. 🔍 Text-image embeddings enable natural language search based on image content. 🚀 Open-source models like Sky Clip enhance functionality for geospatial applications. 📈 Seasonal variations in embeddings can indicate environmental changes and events like floods. 🛠️ The technology is still evolving, presenting both opportunities and challenges. For more content like this check out www.projectgeospatial.com #Geospatial #MachineLearning #VectorEmbeddings #OpenSource #DataAnalysis #RemoteSensing #AI

  continue reading

362 epizódok

Alle Folgen

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás