نویسنده(های): استفن چگ
در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.
این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.
با پیگیری موضوع قبلی خود در مورد 4 الگوریتم برای کشاورزی دقیق، می خواهم آن را محدود کنم و بر نحوه استفاده تمرکز کنم. جنگل تصادفی الگوریتم برای کشاورزی دقیق، این موضوع به موقع است جنگل تصادفی به نظر می رسد ایده آل ترین الگوریتم برای کشاورزی دقیق باشد. Random Forest بینش های عملی ارائه می دهد که می تواند شیوه های کشاورزی را متحول کند.
از آنجایی که کشاورزان و سایر ذینفعان به دنبال راه هایی برای به حداکثر رساندن تخصیص منابع، افزایش بازده محصول و کاهش اثرات زیست محیطی هستند، ریسک کشاورزی دقیق جغرافیایی بالاست. رویکرد گروه تصادفی جنگل تصادفی، که از درخت‌های تصمیم‌گیری متعددی استفاده می‌کند، پیش‌بینی‌های دقیق و قابل اعتمادی را حتی در هنگام کار با داده‌های ناهمگون، مانند شاخص‌های سلامت محصول، الگوهای آب و هوا، و کیفیت خاک ارائه می‌دهد.
به دلیل سازگاری و تفسیرپذیری آن، برای پرداختن به مسائل عملی در کشاورزی دقیق، جایی که اثربخشی تصمیم‌گیری به دانستن عوامل اصلی مؤثر بر نتایج کشاورزی بستگی دارد، عالی است.
در این مقاله، من شما را با یک راهنمای گام به گام در مورد نحوه استفاده از الگوریتم تصادفی برای کشاورزی دقیق آشنا می کنم، این کار از طریق پایتون و موتور گوگل ارت انجام می شود.
کشاورزی دقیق از پیشروها استفاده می کند یادگیری ماشینی الگوریتم هایی برای تغییر کشاورزی، افزایش بهره وری…
pub.towardsai.net
Random Forest: A Game-Changer برای… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی