Leveraging Machine Learning Algorithms in Creating a Smart, Integrated Smart Field for an Optimal Yield and Desirable Outputs in Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is one of the most important sectors feeding the world's population. Traditional farming methods face major challenges such as climate change, soil degradation, and inefficient resource use. Machine learning has emerged as a powerful tool in modern agriculture, offering predictive analytics, automation, and precision farming solutions. By leveraging ML, farmers can make informed decisions regarding crop yield estimation, disease detection, soil health analysis, and efficient irrigation management. Various types of ML-techniques in the domain supervised learning include techniques as Random Forest and Support Vector Machines, whereas on the unsupervised side includes KMeans Clustering; also deep learning comes into consideration along with reinforcement learning. These applications are then compared with its problems along with furthering its prospects and real-case study examples in how ML works with agricultural productivity optimizations. The study points out the significance of integrating ML with IoT and remote sensing technologies, and correspondingly enhancing the data collection and analysis process. In addition, we discuss some economic and environmental advantages linked with the adoption of ML-based agricultural solutions, thereby showing how technology can contribute to sustainable farming practices. Challenges would be data scarcity, model interpretability, and high implementation costs, and potential solutions for those challenges would be discussed as well. Finally, future research directions are proposed for improving the access and efficiency of ML in agriculture, which is going to be a stepping stone for smart farming innovations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».