Aprendizaje profundo para una agricultura sostenible

Título original:

Deep Learning for Sustainable Agriculture

Contenido del libro:

La evolución de los modelos de aprendizaje profundo, combinada con los avances en el Internet de las Cosas y la tecnología de sensores, ha adquirido más importancia para la predicción meteorológica, la detección de enfermedades de las plantas, la detección de aguas subterráneas, la calidad del suelo, la supervisión del estado de los cultivos y muchas otras cuestiones en el ámbito de la agricultura.

agricultura. Deep Learning for Sustainable Agriculture aborda temas como el papel impactante del aprendizaje profundo durante el análisis de datos de agricultura sostenible y cómo el aprendizaje profundo puede ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones.

También considera las últimas técnicas de aprendizaje profundo para la gestión eficaz de datos de agricultura, así como las normas establecidas por organizaciones internacionales en campos relacionados. El libro proporciona a los estudiantes avanzados y a los profesionales de la ciencia y la ingeniería agrícolas, la geografía y la ciencia de la tecnología geoespacial una explicación en profundidad de la relación entre la inferencia agrícola y las comodidades de apoyo a la toma de decisiones que ofrece un algoritmo matemático evolutivo avanzado.