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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER LANDWIRTSCHAFT
Ein Ansatz des maschinellen Lernens
Taschenbuch von L. Anand (u. a.)
Sprache: Deutsch

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Beschreibung
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) befassen sich mit Bereichen wie Biologie, Informatik, Psychologie, Mathematik und anderen verwandten technischen Gebieten. Sie werden auch in der Landwirtschaft eingesetzt, um die Anbaurate bei optimalem Einsatz von Arbeitskräften und anderen Ressourcen zu verbessern. Sie spielt eine wichtige Rolle in der Präzisionslandwirtschaft und bei der Identifizierung der verschiedenen Arten von Pflanzenkrankheiten. Sie erkennt auch Schädlinge und schlechte Ernährung in den Betrieben und schlägt geeignete Pestizide und Düngemittel vor. Die auf maschinellem Lernen basierenden Sensoren können Unkräuter erkennen und gezielt bekämpfen: Sie empfehlen das geeignete Herbizid, das innerhalb der Anbaufläche ausgebracht werden muss, um den Anbau zu verbessern. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwandeln also die konventionelle Landwirtschaft in eine moderne Landwirtschaft. In dieser Monographie werden die Möglichkeiten und Herausforderungen der Umsetzung von Konzepten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens in der modernen Landwirtschaft erörtert.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) befassen sich mit Bereichen wie Biologie, Informatik, Psychologie, Mathematik und anderen verwandten technischen Gebieten. Sie werden auch in der Landwirtschaft eingesetzt, um die Anbaurate bei optimalem Einsatz von Arbeitskräften und anderen Ressourcen zu verbessern. Sie spielt eine wichtige Rolle in der Präzisionslandwirtschaft und bei der Identifizierung der verschiedenen Arten von Pflanzenkrankheiten. Sie erkennt auch Schädlinge und schlechte Ernährung in den Betrieben und schlägt geeignete Pestizide und Düngemittel vor. Die auf maschinellem Lernen basierenden Sensoren können Unkräuter erkennen und gezielt bekämpfen: Sie empfehlen das geeignete Herbizid, das innerhalb der Anbaufläche ausgebracht werden muss, um den Anbau zu verbessern. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwandeln also die konventionelle Landwirtschaft in eine moderne Landwirtschaft. In dieser Monographie werden die Möglichkeiten und Herausforderungen der Umsetzung von Konzepten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens in der modernen Landwirtschaft erörtert.
Über den Autor
Dr. L. Anand, Dr. L. N. B. Srinivas und Dr. G. Maragatham sind derzeit mit der School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Indien, verbunden. Ihr Forschungsgebiet umfasst Algorithmen für maschinelles Lernen, Blockchain-Management, Data Mining, Sensornetzwerke und Big Data Analytics. Sie haben ihre Forschungsartikel in renommierten Fachzeitschriften veröffentlicht.
Details
Erscheinungsjahr: 2022
Genre: Informatik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Inhalt: 52 S.
ISBN-13: 9786204659824
ISBN-10: 6204659820
Sprache: Deutsch
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Anand, L.
Srinivas, L N B
Maragatham, G.
Hersteller: Verlag Unser Wissen
Maße: 220 x 150 x 4 mm
Von/Mit: L. Anand (u. a.)
Erscheinungsdatum: 30.04.2022
Gewicht: 0,096 kg
Artikel-ID: 121577673
Über den Autor
Dr. L. Anand, Dr. L. N. B. Srinivas und Dr. G. Maragatham sind derzeit mit der School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Indien, verbunden. Ihr Forschungsgebiet umfasst Algorithmen für maschinelles Lernen, Blockchain-Management, Data Mining, Sensornetzwerke und Big Data Analytics. Sie haben ihre Forschungsartikel in renommierten Fachzeitschriften veröffentlicht.
Details
Erscheinungsjahr: 2022
Genre: Informatik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Inhalt: 52 S.
ISBN-13: 9786204659824
ISBN-10: 6204659820
Sprache: Deutsch
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Anand, L.
Srinivas, L N B
Maragatham, G.
Hersteller: Verlag Unser Wissen
Maße: 220 x 150 x 4 mm
Von/Mit: L. Anand (u. a.)
Erscheinungsdatum: 30.04.2022
Gewicht: 0,096 kg
Artikel-ID: 121577673
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