Amazon ha lanzado una plataforma avanzada de entornos de desarrollo integrados (IDEs) para el aprendizaje automático (ML) a través de SageMaker Studio. Esta plataforma incluye herramientas como JupyterLab, un editor de código basado en Code-OSS, y RStudio, permitiendo a los usuarios gestionar todo el ciclo de desarrollo de ML, desde la preparación de datos hasta la implementación. SageMaker Studio promete lanzar un entorno de JupyterLab preconfigurado en segundos, facilitando la codificación eficiente y la configuración del flujo de trabajo de ML con una interfaz flexible y un asistente de codificación impulsado por inteligencia artificial (IA).
Uno de los aspectos destacados de SageMaker Studio es su capacidad para manejar datos geoespaciales, como imágenes satelitales, trazas de coordenadas o mapas aéreos. Estas capacidades se vuelven cruciales en campos como la monitorización ambiental, la planificación urbana, la agricultura, la respuesta a desastres, la transportación y la salud pública. Para aprovechar al máximo la riqueza de información contenida en estos conjuntos de datos geoespaciales para ML y análisis, es fundamental acceder a las herramientas adecuadas. Los datos geoespaciales suelen estar en formatos de archivo especializados como Cloud Optimized GeoTIFF (COG), archivos Zarr, GeoJSON y GeoParquet, que requieren software y bibliotecas dedicadas para trabajar con ellos.
SageMaker Studio aborda estas necesidades específicas al permitir la extens...