Aprendizaje automático y sus aplicaciones en la agricultura

La planificación agrícola desempeña un papel importante en el crecimiento económico y la seguridad alimentaria de un país. La selección de cultivos es un factor importante en la planificación agrícola. Los agricultores suelen planificar el proceso de cultivo basándose en sus experiencias anteriores. Pero, debido a la falta de conocimientos precisos sobre el cultivo, acaban cultivando cosechas no deseadas que dan lugar a una producción de bajo rendimiento. Por ello, los agricultores necesitan un sistema de apoyo a la toma de decisiones (SAD) para tomar decisiones informales que les ayuden a cultivar correctamente en el momento adecuado y en las condiciones dadas. Muchos investigadores tratan de establecer un sistema predictivo inteligente para aumentar la predicción de la tasa de rendimiento de los cultivos en función del clima y el suelo utilizando métodos estadísticos. El aprendizaje automático es un área emergente que puede utilizarse para mejorar la predicción del rendimiento de los cultivos en diferentes condiciones climáticas, como la estación, la temperatura, las precipitaciones, etc. En el proceso de predicción pueden aplicarse muchas técnicas de aprendizaje automático. La clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado que puede utilizarse para realizar predicciones en el sector agrícola. Este libro trata sobre el aprendizaje automático y sus aplicaciones en el campo de la agricultura.