Проект 23: Прогнозирование урожайности с использованием машинного обучения | KNOWLEDGE DOCTOR
Автор: KNOWLEDGE DOCTOR
Загружено: 2024-05-07
Просмотров: 30112
Описание:
Добро пожаловать в наш новый проект в области сельского хозяйства и машинного обучения! В этом видео мы исследуем увлекательный мир прогнозирования урожайности с использованием передовых методов машинного обучения.
Точное прогнозирование урожайности крайне важно для фермеров, лиц, ответственных за разработку сельскохозяйственной политики, и заинтересованных сторон для принятия обоснованных решений о посадке, сборе урожая и распределении ресурсов. С помощью машинного обучения мы можем использовать исторические данные, погодные условия, характеристики почвы и другие важные факторы для точного прогнозирования урожайности.
В этом руководстве мы покажем вам процесс построения модели прогнозирования урожайности с использованием Python и популярных библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow и scikit-learn.
Ключевые моменты этого видео:
Понимание важности прогнозирования урожайности и его влияния на продуктивность сельского хозяйства.
Методы предварительной обработки данных для обработки пропущенных значений, выбросов и конструирования признаков.
Разведочный анализ данных (EDA) для понимания взаимосвязей между различными переменными. Реализация регрессионных алгоритмов, таких как линейная регрессия, деревья решений и случайный лес, для прогнозирования урожайности.
Оценка эффективности моделей с использованием таких метрик, как средняя абсолютная ошибка (MAE) и среднеквадратическая ошибка (RMSE).
Развертывание обученной модели для прогнозирования в реальном времени и решения вопросов масштабируемости.
Независимо от того, являетесь ли вы фермером, стремящимся оптимизировать производство сельскохозяйственных культур, или специалистом по анализу данных, заинтересованным в применении машинного обучения в сельском хозяйстве, этот проект предлагает ценные идеи и практические знания.
🔗 Полезные ссылки и ресурсы:
Источник набора данных: https://www.kaggle.com/datasets/patel...
Репозиторий кода: https://github.com/Chando0185/Crop_Yi...
📢 Подпишитесь на нас, чтобы узнать больше о машинном обучении, обработке естественного языка и глубоком обучении!
👍 Facebook: / knowledge-doctor-programming-114082097010409
🐦 Discord: / discord
📸 Instagram: @knowledge_doctor.
💼 LinkedIn: / mishu-dhar-chando-8878a617b
👉 Не забудьте поставить ЛАЙК, оставить КОММЕНТАРИЙ и ПОДПИСАТЬСЯ на канал, чтобы увидеть больше подобных уроков. Нажмите на КОЛОКОЛЬЧИК, чтобы быть в курсе наших новых видео!
Не забудьте поставить лайк, поделиться и подписаться на наш канал, чтобы увидеть больше интересных проектов и уроков по машинному обучению!
Следите за новостями о новых проектах и удачного фермерства!
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке: