Знакомство с вашими данными является ключом к созданию и развертыванию надежной системы искусственного интеллекта / машинного обучения в производственной среде. Поэтому крайне важно заранее выполнить хороший исследовательский анализ данных (EDA), прежде чем формулировать решение AI / ML. Однако выполнение EDA для набора геопространственных данных может показаться сложной, а зачастую и сложной задачей, особенно если вам нужно перемещаться по обширным областям и многим уровням данных для..

Будь то поиск ближайшего к вам кинотеатра или заказ поездки у водителя поблизости. Расстояние становится все более постоянным в нашей повседневной деятельности. Для разработчиков, создающих приложения на основе индексации местоположения, расстояние знакомо. Запрос различных геопространственных API, чтобы найти кратчайшее расстояние до местоположения, или определение времени, необходимого для перехода по маршруту с помощью API карт Google. В этой статье мы собираемся обсудить поиск..