Hola.!!
En general, no solo para los países en desarrollo. El aprendizaje automático se puede utilizar en casi todos los campos hoy en día. pero el problema es que necesitamos fusionar los conceptos de remolque para lograr un gran resultado en la industria agrícola.
¿cómo? → Aprendizaje automático + IoT (Internet de las cosas)
- ¿Por qué es mejor usar la función Softmax que la función sigmoidea?
- ¿Cómo entrenar codificadores automáticos dispersos en imágenes?
- ¿Existe alguna implementación de aprendizaje profundo de respuesta basada en la recuperación de preguntas?
- Cómo saber cuándo usar el aprendizaje automático y cuándo no
- ¿Cuáles son los algoritmos de aprendizaje de refuerzo más eficientes en datos / muestras?
Puede sonar extraño que cómo podamos lograr ML con IoT, pero sí, se puede hacer. Para lograr cosas particulares en la agricultura, podemos implementar un sistema que puede ser una combinación de IOT y aprendizaje automático, también en el aprendizaje automático podemos usar el análisis predictivo cuándo sembrar y qué tipo de nutrición son necesarias para agregar en el suelo. Si hablamos de una región en particular como India, donde la temporada de lluvias casi no es predecible, incluso podemos tomar una decisión adecuada sobre la humedad del suelo en cualquier intervalo de tiempo.
Entonces, los conceptos de aprendizaje automático son aplicables en la agricultura. Vamos a llamarlo ” agricultura inteligente. ”
Espero que esto ayude.! si tiene alguna consulta, siéntase libre de comentar o de DM.
Gracias.
NC – El quinto caballo
