Machine learning
Utilisez des algorithmes avancés pour favoriser la prise de décisions basées sur les données. Concevez des modèles de Machine Learning efficaces en intégrant des données spatiales et des algorithmes utilisant la localisation. Identifiez les agrégats naturels en vous basant sur la répartition spatiale et les similitudes entre les attributs. Catégorisez les données de télédétection. Rassemblez des données provenant de différentes sources et dans différents formats et échelles afin d’entraîner des modèles de prédiction spatiale performants.

Deep learning
Créez des modèles sophistiqués qui apprennent à partir de grands volumes de données afin de résoudre les problèmes grâce à de nouvelles méthodes. Tirez profit des dernières avancées en matière d’IA pour réduire les risques d’erreur humaine et accroître les chances de trouver des objets presque invisibles à l’œil nu. Améliorez la qualité des images en utilisant des réseaux ultra-haute résolution pour augmenter la clarté et les niveaux de zoom.

Intégration
Résolvez des problèmes complexes en combinant des outils intégrés puissants à tout paquetage ou toute infrastructure de Machine Learning que vous utilisez, y compris Scikit-learn, TensorFlow, R, IBM Watson et Microsoft AI.
