Anglicky: Machine Learning in Agriculture: A Review
Zdroj: Liakos, K. G. at all. 2018. Machine Learning in Agriculture. A Review. Sensors, 18, 2674, doi:10.3390/s18082674
Klíčová slova: "pěstitelské systémy; precizní zemědělství"
Využití systémů s velkými datovými technologiemi a vysoce výkonnými výpočetními technikami vytvořilo nové příležitosti pro vědecky multidisciplinárně řízené technologické systémy v zemědělské praxi. V tomto příspěvku jsou uvedeny komplexní přehledy výzkumu věnovaného aplikacím technického učení v systémech zemědělské výroby. Analyzované práce byly zařazeny do kategorií a) řízení plodin, včetně aplikací na predikci výnosů, zjišťování onemocnění, detekci plevelů kvalita plodin a rozpoznání druhů; b) řízení hospodářských zvířat, včetně aplikací na zvířata sociální péče a živočišná výroba; c) vodní hospodářství; a (d) správa půdy. Filtrování a klasifikace prezentovaných článků ukazují, jaký bude mít zemědělství prospěch z jednotlivých learningových technologií. Aplikace automatizovaného řízení na základě jednotlivých senzorů zdokonaluje systémy řízení zemědělských podniků vyvíjející se do reálného času formou programů umožňujících umělou inteligenci, které poskytují bohaté doporučení a poznatky o podpoře a opatření rozhodování farmářů.
| Přílohy |
 vyuzivani-mechanizace.docx |