GeoAI 工具箱中包含的工具可以使用和训练处理地理空间和表格数据的 AI 模型。 这些工具使用现代机器学习和深度学习技术，并将它们与 GIS 集成。
借助 GeoAI 工具箱包含的工具，您可以训练和使用对要素和表格数据集执行分类和回归的模型，以及使用自然语言处理 (NLP) 从非结构化文本中分类、转换和提取信息。
“要素和表格分析”工具集中的工具将使用自动化机器学习来进行训练和微调，并使用数据和可用计算资源创建最佳机器学习模型的集合。 经训练的模型可用于预测相似数据集上的分类变量（分类）和连续变量（回归）。 借助“文本分析”工具集中的工具，您可以使用和微调来自 ArcGIS Living Atlas of the World 的预训练文本和 NLP 模型，或者使用标注文本数据创建模型。 此工具集中的工具也适用于使用 ArcGIS API for Python arcgis.learn 模块创建的模型。 由这些工具创建的模型可以在 ArcGIS API for Python 中使用，并使用其对这些模型进行进一步微调。
注：
GeoAI 工具箱中的所有工具都需要安装所需的深度学习框架库。 有关安装深度学习包的说明，请参阅 ArcGIS 的深度学习库安装程序。
Shapefile 不能存储空值。 根据非 shapefile 输入创建 shapefile 的工具或其他过程可能会将空值存储（或解释）为零。 某些情况下，空值则以极大的负值储存于 shapefile 中，这会导致意外结果。 有关详细信息，请参阅 shapefile 输出的地理处理注意事项。
| 工具集 | 描述 |
|---|---|
“要素和表格分析”工具集包含的工具可用于将机器学习和深度学习算法应用于要素或表格数据。 | |
影像 AI 工具集包含将对象检测和像素分类深度学习算法应用于影像数据的工具。 | |
文本分析工具集包含用于对文本执行自然语言处理的工具。 可以对文本进行分类或转换，还可以提取地址等实体。 | |
时间序列 AI 工具集包含用于预测和估计时空立方体中各个位置的未来值的工具。 |