Optimizing botanical farm crop variety selection: Integration of machine learning mechanisms for green technology and sustainable solutions

Tại buổi học này, tài liệu xác định vấn đề liên quan đến áp dụng các thuật toán AI, chính là EKI-GaussianNB, để giải quyết vấn đề phân họa lựa chọn loại trái cây cho mục đích nông nghiệp. Hệ thống này sẽ cung cấp cho người dùng thông tin về độ ẩm và nhiệt độ của vị trí riêng biệt, giúp họ được quyết định tốt hơn về lựa chọn loại trái cây.

Sinh viên, nhà nghiên cứu về khoa học máy tính, quỹ đảo bảo trì và quan trong cho công ty kinh doanh chăn nuôi.

Tài liệu này giới thiệu kết quả áp dụng các thuật toán AI, bao gồm EKI-AdaBoost, EKI-Bagging, EKI-BernoulliNB, EKI-DecisionTree, EKI-xtraTree và EKI-GaussianNB để giải quyết vấn đề phân họa lựa chọn loại trái cây cho mục đích nông nghiệp. Đám mây khảo sát thỏa thuận rằng EKI-GaussianNB là thuật toán phù hợp nhất để giải quyết vấn đề này. Hệ thống cung cấp cho người dùng thông tin về độ ẩm và nhiệt độ của vị trí riêng biệt, giúp họ quyết định tốt hơn về lựa chọn loại trái cây. Tuy nhiên, tài liệu không cho thấy chi tiết về phương pháp hoặc quy trình xây dựng các thuật toán AI hay dạy dỗ các mẫu học. Tài liệu gồm những kết luận về các kết quả đã được thuận trực hóa, sự phù hợp của EKI-GaussianNB cho vấn đề lựa chọn loại trái cây và lợi ích của sử dụng AI trong ngành nông nghiệp, bao gồm tăng trưởng trong quy mô và việc giúp quyết định tốt hơn.