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Comment l'apprentissage automatique révolutionne l'agriculture
Comment l'apprentissage automatique révolutionne l'agriculture
Au cours des dernières années, l'apprentissage automatique a évolué aux côtés d'autres technologies du Big Data et de l'informatique avancée pour transformer les industries du monde entier, et l'agriculture ne fait pas exception.
Avec les progrès de l'apprentissage automatique, l'apprentissage automatique en agriculture a pu résoudre de nombreux problèmes rencontrés par l'industrie.
Les entreprises ne peuvent réussir qu’en surpassant constamment leurs concurrents en matière de prise de décision, et l’agriculture ne fait pas exception. Grâce à l'apprentissage automatique dans l'agriculture, les agriculteurs ont désormais accès à des données et à des outils analytiques plus avancés qui facilitent une meilleure prise de décision, augmentent la productivité et réduisent le gaspillage dans la production alimentaire et de carburant tout en réduisant les impacts environnementaux négatifs.
Comment l'apprentissage automatique s'intègre-t-il dans l'agriculture ?
Avec l'aide d'algorithmes de haute précision, le concept d'« agriculture intelligente » continue de se développer, améliorant l'efficacité et la productivité de l'agriculture. L’apprentissage automatique est une branche de la science qui permet aux machines d’apprendre sans être explicitement programmées, ce qui en est le mécanisme. Pour ouvrir de nouvelles possibilités pour démêler, analyser et comprendre les processus gourmands en données dans les contextes organisationnels agricoles, l’apprentissage automatique a évolué parallèlement aux technologies du Big Data et aux ordinateurs puissants. Les agriculteurs peuvent désormais utiliser des capteurs dans leurs fermes pour prédire les rendements agricoles et évaluer la qualité des récoltes, identifier les espèces végétales et diagnostiquer les maladies des plantes et les infestations de mauvaises herbes sur la base d'innovations électroniques basées sur l'apprentissage automatique. Cela semble être un niveau inimaginable. L’apprentissage automatique joue un rôle de premier plan dans l’agriculture tout au long du processus de plantation, de croissance et de récolte. Cela commence par le semis des graines, passe par les analyses de sol, la sélection des graines et les mesures de l'approvisionnement en eau, et se termine par des robots collectant la récolte et utilisant la vision par ordinateur pour évaluer sa maturité. Aujourd’hui, la quantité de données dont disposent les agriculteurs sans l’aide de la technologie d’apprentissage automatique est écrasante. ML peut évaluer rapidement de grandes quantités de données et recommander les stratégies les plus rentables à l'aide de ces données. Par exemple, ML peut indiquer quand planter pour prévenir les ravageurs et les maladies. Les avantages de l’agriculture numérique sont légitimes et peuvent aider les producteurs à prendre des décisions optimales en matière d’intrants pour augmenter les rendements et les profits. De plus, les agriculteurs peuvent être aidés à déterminer les coûts réels champ par champ, et non seulement pour l’ensemble de l’exploitation.
Application de l'apprentissage automatique à l'agriculture
Ces dernières années, l'apprentissage automatique s'est largement développé dans le domaine de l'agriculture. Voici ses applications en agriculture :
● Sélection et identification des espèces
Le processus difficile de sélection des espèces nécessite la recherche de gènes spécifiques qui garantissent des réponses efficaces à l'eau et aux nutriments. Les variétés végétales idéales seront résistantes au changement climatique, résistantes aux maladies, plus nutritives et auront meilleur goût.
Pour étudier en profondeur les performances des cultures, l'apprentissage automatique nous permet d'extraire des informations à partir de décennies de données de terrain. Les données ont été utilisées pour créer un modèle probabiliste qui prédit quels caractères donneraient à la plante un avantage génétique souhaitable.
L'identification des espèces des cultures se fait généralement au moyen de comparaisons simples, telles que la couleur et la forme des feuilles. En utilisant des méthodes plus avancées, comme l’évaluation des feuilles à l’aide de la morphologie des nervures, l’apprentissage automatique nous permet d’évaluer les plantes de manière plus sophistiquée, précise et rapide.
weightGestion des sols et de l'eau
Les algorithmes d'apprentissage automatique examinent la dynamique d'évaporation, l'humidité et la température du sol pour comprendre les processus écosystémiques et leur impact sur l'agriculture.
Les défauts du sol peuvent être résolus avec des stratégies de ML. Par exemple, la technologie d’apprentissage automatique peut aider les agriculteurs à maintenir des quantités optimales d’azote inorganique. Prédisez le cycle de l’azote dans le sol et l’environnement avec des modèles d’azote pour guider les agriculteurs vers des niveaux optimaux. Les simulations logicielles peuvent détecter si l'azote est disponible et déterminer quand l'ajouter au sol. De plus, il peut avertir les agriculteurs lorsque les niveaux d’azote sont trop élevés pour éviter d’endommager les cultures.
L'utilisation des systèmes d'irrigation peut également être plus efficace, grâce aux applications basées sur le ML. Il peut estimer l'évapotranspiration quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle et prédire la température du point de rosée quotidienne, ce qui permet de prédire les événements météorologiques attendus et de calculer l'évapotranspiration et l'évaporation.
●Prévision des rendements et qualité des cultures
L'un des domaines les plus importants et les plus connus de l'agriculture de précision est la prévision des rendements, qui comprend la cartographie et l'évaluation des rendements, l'adéquation de l'offre et de la demande des cultures et la gestion des cultures. Les méthodes modernes vont bien au-delà des simples prévisions basées sur des données historiques, intégrant la technologie de vision par ordinateur pour fournir des données instantanément et fournir une analyse multidimensionnelle complète des cultures, des conditions météorologiques et économiques afin de maximiser les rendements pour les agriculteurs et le grand public.
Une identification et une classification précises des attributs de qualité des produits agricoles peuvent augmenter les prix des produits et réduire le gaspillage. Les machines peuvent exploiter des données et des connexions apparemment dénuées de sens par rapport aux experts humains pour révéler et découvrir de nouveaux attributs qui contribuent à la qualité globale d’une culture.
QuantityDétection des maladies et des mauvaises herbes
Pour contrôler les maladies, de grandes quantités de pesticides doivent être pulvérisées sur les zones cultivées, ce qui entraîne souvent des coûts économiques élevés et un impact environnemental considérable. Dans le cadre de la gestion générale de l’agriculture de précision, le ML correspond à l’utilisation ciblée de pesticides en fonction du moment, du lieu et des plantes qui seront affectées.
Les mauvaises herbes constituent une menace sérieuse pour la croissance des cultures. Les mauvaises herbes sont difficiles à distinguer des cultures, ce qui constitue le plus grand défi du contrôle des mauvaises herbes. Les algorithmes de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique en agriculture peuvent améliorer l’identification et la discrimination des mauvaises herbes avec un coût minime et sans impact négatif sur l’environnement. Les futurs modèles de cette technologie alimenteront les robots de désherbage, minimisant ainsi le besoin d’herbicides.
Quantity Production animale et bien-être animal
Pour maximiser les avantages économiques des systèmes de production animale, tels que la production de bovins et d'œufs, l'apprentissage automatique permet des prévisions et des prédictions précises sur les aspects agricoles. Par exemple, 150 jours avant l’abattage, un système de prévision du poids peut prédire le poids futur, permettant ainsi aux agriculteurs d’ajuster leur régime alimentaire et les facteurs environnementaux en conséquence.
Le bétail d'aujourd'hui est de plus en plus considéré comme des animaux malheureux et épuisés dans la vie à la ferme plutôt que comme de simples transporteurs de nourriture. Les habitudes de mouvement d'un animal, comme se tenir debout, bouger, manger et boire, peuvent déterminer son niveau de stress et prédire sa susceptibilité aux maladies, sa prise de poids et sa productivité. Les signaux de mastication d'un animal peuvent être liés au besoin d'ajustement alimentaire.
QuantityUtilisation du modèle
L'apprentissage automatique agricole n'est pas un gadget mystérieux ou un tour de magie. Il s’agit plutôt d’un ensemble de modèles soigneusement conçus, utilisés pour collecter des données spécifiques et employer des méthodologies pour atteindre les résultats souhaités.
Le réseau de neurones artificiels (ANN) et la machine à vecteurs de support (SVM) sont deux modèles d'apprentissage automatique très populaires utilisés en agriculture.
ANN est un modèle de réseau neuronal biologique capable de simuler des activités complexes telles que la production de modèles, le raisonnement, l'apprentissage et le jugement. Il s’inspire du fonctionnement du cerveau humain.
SVM est un classificateur binaire qui utilise des hyperplans de séparation linéaire pour diviser les instances de données en catégories. Le clustering, la régression et la classification sont effectués à l'aide de machines à vecteurs de support. Ils sont utilisés en agriculture pour estimer les rendements animaux ainsi que la productivité et la qualité des cultures.
De plus, un chatbot agricole est en cours de développement. Les robots devraient être plus intelligents qu'Alexa et les assistants similaires, car ils peuvent non seulement fournir des chiffres, mais également évaluer les données et conseiller les agriculteurs sur des questions complexes.
Comment l'apprentissage automatique révolutionne l'agriculture
Résumé
Les avancées dans l'apprentissage automatique ont un potentiel incroyable, tout comme les logiciels. Les agronomes testent leurs théories à plus grande échelle et contribuent à développer des modèles prédictifs en temps réel plus précis liés aux cultures. L’apprentissage automatique dans l’agriculture a le pouvoir de fournir davantage de solutions pour soutenir la population mondiale, lutter contre le changement climatique et protéger les ressources naturelles.
Actuellement, les solutions d'apprentissage automatique se concentrent sur des problèmes spécifiques, mais à mesure que la collecte, l'analyse et la prise de décision automatisées de données sont davantage intégrées dans des systèmes connectés, de nombreuses activités agricoles se transformeront en ce que l'on appelle l'agriculture basée sur la connaissance, qui pourra augmenter les rendements et la qualité des produits.
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Flash Attention est-il stable ? Meta et Harvard ont constaté que les écarts de poids de leur modèle fluctuaient de plusieurs ordres de grandeur.
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR s'est associé à Harvard pour fournir un nouveau cadre de recherche permettant d'optimiser le biais de données généré lors de l'apprentissage automatique à grande échelle. On sait que la formation de grands modèles de langage prend souvent des mois et utilise des centaines, voire des milliers de GPU. En prenant comme exemple le modèle LLaMA270B, sa formation nécessite un total de 1 720 320 heures GPU. La formation de grands modèles présente des défis systémiques uniques en raison de l’ampleur et de la complexité de ces charges de travail. Récemment, de nombreuses institutions ont signalé une instabilité dans le processus de formation lors de la formation des modèles d'IA générative SOTA. Elles apparaissent généralement sous la forme de pics de pertes. Par exemple, le modèle PaLM de Google a connu jusqu'à 20 pics de pertes au cours du processus de formation. Le biais numérique est à l'origine de cette imprécision de la formation,
