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Agricultura baseada em dados: aproveitando o poder da IA e do aprendizado de máquina na agricultura
Inglês | 2024 | ISBN: 1032778725 | 301 páginas | PDF verdadeiro | 16MB
No domínio dinâmico da agricultura, a inteligência artificial (IA) e a aprendizagem automática (ML) surgem como catalisadores para uma transformação e um crescimento sem precedentes. O surgimento de big data, sensores de Internet das Coisas (IoT) e análises avançadas abriu novas possibilidades para os agricultores coletarem e analisarem dados em tempo real, tomarem decisões informadas e aumentarem a eficiência. A IA e o ML são facilitadores essenciais da agricultura baseada em dados, permitindo que os agricultores utilizem algoritmos e modelos preditivos para obter informações sobre a saúde das culturas, a qualidade do solo, os padrões climáticos e muito mais. A agricultura é uma indústria profundamente enraizada na tradição, mas o cenário está a mudar rapidamente com o surgimento de novas tecnologias.
Agricultura Orientada a Dados: Aproveitando o Poder da IA e do Aprendizado de Máquina na Agricultura é um guia abrangente que explora como os mais recentes avanços em tecnologia podem ajudar os agricultores a tomar melhores decisões e maximizar os rendimentos. Oferece uma visão geral detalhada da intersecção de dados, IA e ML na agricultura e oferece exemplos do mundo real e estudos de caso que demonstram como estas ferramentas podem ajudar os agricultores a melhorar a eficiência, reduzir o desperdício e aumentar a rentabilidade. Explorando como a IA e o ML podem ser usados para alcançar práticas agrícolas sustentáveis e lucrativas, o livro fornece uma introdução aos fundamentos da agricultura baseada em dados, incluindo uma visão geral dos principais conceitos, ferramentas e tecnologias. Também discute os desafios e oportunidades enfrentados pelos agricultores no cenário atual baseado em dados. Abrangendo tópicos como monitoramento de culturas, previsão do tempo, manejo de pragas e manejo da saúde do solo, o livro se concentra na análise de dados, na previsão de resultados e na otimização da tomada de decisões em diversos contextos agrícolas.
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