Bāneh

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기계 학습(ML)의 지구과학 분야 응용에는 지질학적 매핑, 가스 누출 감지, 지질학적 특징 식별 등이 포함된다. 기계 학습은 명시적인 프로그래밍 없이도 방대하고 복잡한 자료 집합을 분류, 군집화, 식별 및 분석할 수 있는 프로그램을 개발하는 것을 목표로 하는 인공지능의 하위 분야이다. 지구과학은 지구의 기원, 진화 및 미래를 연구하는 학문이다. 지구 시스템은 고체 지구, 대기, 수권, 생물권이라는 네 가지 주요 구성 요소로 세분화될 수 있다. 작업의 성격에 따라 다양한 알고리즘이 적용될 수 있다. 특정 목적을 위해서는 일부 알고리즘이 다른 것보다 훨씬 더 나은 성능을 보일 수 있다. 예를 들어, 합성곱 신경망(CNN)은 이미지를 해석하는 데 뛰어나며, 더 일반적인 인공 신경망은 토양분류에 사용될 수 있지만, 서포트 벡터 머신과 같은 대안에 비해 학습에 드는 연산 비용이 더 높을 수 있다. 최근 수십 년 동안 무인 항공기(UAV), 초고해상도 원격 탐사 기술, 고성능 컴퓨팅과 같은 다른 기술의 발전과 함께 딥 러닝을 포함한 기계 학습이 적용되는 작업의 범위가 지속적으로 확장되고 있다. 이는 대규모의 고품질 데이터셋과 더 발전된 알고리즘을 사용할 수 있는 환경을 조성하였다.