Ce livre explore l'intersection de l'apprentissage automatique (ML), de l'intelligence artificielle (AI) et de l'agriculture, en se concentrant sur l'am lioration des pratiques agricoles gr ce des solutions bas es sur les donn es. Il commence par une valuation des syst mes de fertilisation et d'irrigation, en abordant les d fis d'int gration et les composants essentiels tels que les capteurs, les interfaces de communication et les m canismes de fertilisation. Le livre souligne la difficult de s lectionner les mod les appropri s en raison de l'abondance des options, ce qui entra ne des retards et des co ts plus lev s. Pour y rem dier, il compare les mod les de fertilisation et d'irrigation sur la base d'indicateurs de performance tels que la pr cision, le co t, la complexit et l' volutivit . Elle propose galement des am liorations telles que la fusion de mod les pour am liorer les performances du syst me et r duire les efforts de validation. La th se pr sente le cadre "MSMRBEF" pour la surveillance des sols, qui utilise un traitement d'ensemble bioinspir et des algorithmes g n tiques pour recommander des cultures en fonction des conditions environnementales. Le mod le "LEIFMCY", une solution faible co t bas e sur l'IdO pour l'analyse du rendement du coton, est pr sent , optimisant les rendements des cultures gr ce la surveillance des sols en temps r el et l'analyse pr dictive.
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