استغلال قوة التعلم الآلي لتحسين المحاصيل والإنتاج المستدام

تواجه مجالات تحسين المحاصيل والإنتاج كميات كبيرة من البيانات المتنامية ذات التعقيد المتعدد الطبقات، مما يجبر الباحثين على استخدام approaches التعلم الآلي لإنشاء نماذج تنبؤية ومعلوماتية لفهم الآليات المعقدة الكامنة وراء هذه العمليات. تهدف جميع approaches التعلم الآلي إلى ضبط النماذج للبيانات المستهدفة؛ ومع ذلك، يجب ملاحظة أن مجموعة واسعة من الطرق المتخصصة قد تبدو في البداية مربكة. الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو تقديم مقدمة واضحة للباحثين حول بعض approaches التعلم الآلي الأساسية وتطبيقاتها، بما في ذلك أكثر الطرق حداثة واستخدامًا التي اكتسبت اعتمادًا واسعًا في تحسين المحاصيل أو مجالات مشابهة. يوضح هذا المقال بشكل صريح كيف يمكن تطبيق تقنيات التعلم الآلي المختلفة على بيانات زراعية معينة، ويسلط الضوء على التقنيات الناشئة حديثًا لمستخدمي التعلم الآلي، ويضع استراتيجيات تقنية لممارسي وباحثي أبحاث الزراعة/المحاصيل.