This book explores the intersection of Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI), and agriculture, focusing on enhancing farming practices through data-driven solutions. It begins with an evaluation of fertilization and irrigation systems, addressing integration challenges and essential components like sensors, communication interfaces, and fertilization mechanisms. Book highlights the difficulty in selecting appropriate models due to the abundance of options, leading to delays and higher costs. To address this, it compares fertilization and irrigation models based on performance...

Ce livre explore l'intersection de l'apprentissage automatique (ML), de l'intelligence artificielle (AI) et de l'agriculture, en se concentrant sur l'amélioration des pratiques agricoles grâce à des solutions basées sur les données. Il commence par une évaluation des systèmes de fertilisation et d'irrigation, en abordant les défis d'intégration et les composants essentiels tels que les capteurs, les interfaces de communication et les mécanismes de fertilisation. Le livre souligne la difficulté de sélectionner les modèles appropriés en raison de l'abondance des options, ce qui...

Dieses Buch untersucht die Überschneidung von maschinellem Lernen (ML), künstlicher Intelligenz (KI) und Landwirtschaft und konzentriert sich auf die Verbesserung der landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Lösungen. Es beginnt mit einer Bewertung von Dünge- und Bewässerungssystemen und geht dabei auf die Herausforderungen der Integration und wesentliche Komponenten wie Sensoren, Kommunikationsschnittstellen und Düngemechanismen ein. Das Buch hebt die Schwierigkeiten bei der Auswahl geeigneter Modelle hervor, die sich aus der Fülle der Optionen ergeben und zu...