このディープ ラーニング モデルを使用して、住所をそれぞれの国に分類できます。
事業を推進し、行政サービスを向上させるには、対象となる人または場所の正確な位置が重要です。 正確な位置情報を得るには、住所の正しいジオコーディングが必要です。 住所に国情報が含まれていない場合があり、不完全な住所をジオコーディングすると、たいてい精度の低い結果になります。 国を指定すると、ジオコーディングの精度とパフォーマンスが向上します。 このモデルは、不完全な住所が属する国を自動的に割り当てることで、住所を分類します。
このディープ ラーニング モデルは、openaddresses.io が提供する住所データセットに基づいてトレーニングされ、18 か国の住所の分類に使用できます。
ライセンス要件
このワークフローを完了する場合のライセンス要件は次のとおりです。
- ArcGIS Pro - Advanced ライセンス
- ArcGIS API for Python
モデルの詳細
このモデルには以下の特性があります。
- 入力 - 国の分類が実行されるテキスト。 テキストには、番地またはアパート番号、道路名、市、州が含まれている必要があります。
- 出力 - テキスト (国)。
- 計算 - このワークフローは計算負荷が高いため、計算能力が 6.0 以上の GPU が推奨されます。
- サポートされる国コード/国名 - このモデルは 18 か国の住所で機能します。
- AR - アルゼンチン
- AT - オーストリア
- AU - オーストラリア
- BE - ベルギー
- CA - カナダ
- CH - スイス
- DE - ドイツ
- DK - デンマーク
- ES - スペイン
- FI - フィンランド
- FR - フランス
- IS - アイスランド
- IT - イタリア
- KR - 韓国
- LU - ルクセンブルク
- NZ - ニュージーランド
- SI - スロベニア
- US - 米国
- 精度メトリクス - 下表は、検証データセットでのモデルの精度、再現率、および F1 スコアをまとめたものです。
モデルへのアクセスとダウンロード
Country Classification 事前トレーニング済みモデルを ArcGIS Living Atlas of the World からダウンロードします。
- ArcGIS Living Atlas of the World を参照します。
- 自分の ArcGIS Online アカウントの認証情報を使用してサイン インします。
- 「Country Classification」を検索して、検索結果からアイテム ページを開きます。
- [ダウンロード] ボタンをクリックして、モデルをダウンロードします。
ダウンロードした .dlpk ファイルを ArcGIS Pro で直接使用することも、ArcGIS Enterprise にアップロードして使用することもできます。 さらに、必要に応じて事前トレーニング済みモデルを微調整できます。
リリース ノート
以下はリリースノートです。
| 日付 | 説明 |
|---|---|
| 2022 年 7 月 |
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