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Execute algoritmos de aprendizado de máquina com dados de satélite
Data de publicação: 24 de maio de 2021 (Histórico do diagrama)
Essa arquitetura mostra como usar para AWS Ground Station ingerir imagens de satélite. Com a Amazon SageMaker AI, você pode rotular dados de imagem, treinar um modelo de ML e implantar inferências para análise automatizada de imagens.
Execute algoritmos de aprendizado de máquina com dados de satélite
As etapas a seguir descrevem a arquitetura:
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O satélite envia dados e imagens para a AWS Ground Station antena.
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AWS Ground Station entrega RF-over-IP dados digitalizados ou de banda base para uma instância do Amazon Elastic Compute Cloud.
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A instância do Amazon EC2 recebe e processa os dados e, em seguida, os armazena em um bucket do Amazon Simple Storage Service.
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Um Jupyter notebook ingere dados do bucket do Amazon S3 para preparar os dados para o treinamento.
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SageMaker O AI Ground Truth rotula as imagens.
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As imagens rotuladas são armazenadas no bucket do Amazon S3.
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O Jupyter Notebook hospeda o algoritmo e o código de treinamento.
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SageMaker A IA executa o algoritmo de treinamento nos dados e treina o modelo de ML.
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SageMaker A IA implanta os modelos de ML em um endpoint.
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O modelo SageMaker AI ML processa dados de imagem e armazena as inferências e os metadados gerados no Amazon DynamoDB.
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Os dados de imagem recebidos no Amazon S3 acionam automaticamente uma AWS Lambda função para executar serviços de ML nos dados da imagem.
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Os aplicativos interagem AWS Amplify para acessar o algoritmo e o banco de dados de ML.
Outras fontes de leitura
Para obter informações adicionais, consulte os seguintes recursos:
Histórico do diagrama
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| Alteração | Descrição | Data |
|---|---|---|
Publicação inicial | Diagrama de arquitetura de referência publicado pela primeira vez. | 24 de maio de 2021 |
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