Машинное обучение в сельском хозяйстве
Как эта фраза вообще имеет смысл? Понимаете, самое смешное и самое неприятное в разговоре о машинном обучении — это то, что варианты использования безграничны.
Вот один из них, о котором я узнал недавно. Если вы скармливаете ML-модели изображение растения, а затем отслеживаете его с течением времени, indico.io может наблюдать, как оно растет, и сообщать вам, насколько оно становится большим!
Почему это полезно? Подумайте обо всех усилиях, которые затрачиваются на наши растения… пищу или что-то еще. Для меня и для вас свежая петрушка просто появляется в Whole Foods. Это как *магия*. Но при выкапывании петрушка в среднем растет около трех недель. Эти три важные недели означают разницу между гарниром и безвкусной куриной грудкой. Нам нужна петрушка, ребята.
Так как же это работает? И зачем фермерам/сельхозпроизводителям индико и машинное обучение? Итак, в некоторых частях людям платят за то, что они вручную присматривают за указанными растениями. Каждый день в нарастающее время. Измеряйте, ищите неисправности, грустные ростки и т. д. Теперь предположим, что вы установили веб-камеру, чтобы смотреть на петрушку. Наша технология визуализации теперь может видеть и измерять те же переменные, что и человек. Компьютер может отслеживать фактический рост, нюансы, постоянно отслеживая конкретные вещи, которые вы ищете.
Теперь вы говорите то, что я сказал. «Это чертовски безумно». Да это оно. НО с машинным обучением это вполне выполнимо. У них также есть дроны, которые летают над большими полями, чтобы делать снимки крупных культур. Что человек собирается смотреть это снова? Ну, я имею в виду, что им платят, так что да. Все, что я знаю, это то, что я больше никогда не смотрел видео, посвященное 12-летию.
Так много вещей! Случаи применения! Слова!!
О, в моем следующем мы поговорим о фильтрации контента с участием isitporn.com.
Напишите мне по адресу [email protected]. Пожалуйста. Никто никогда этого не делает, а я люблю поговорить.
