Desarrollo de un sistema basado en aprendizaje automático para el sector hortícola
En el presente trabajo se desarrolló un sistema basado en aprendizaje automático que permite la optimización y aprovechamiento del suelo para cultivos hortícolas. Para ello, se diseñaron tres modelos de aprendizaje automático, que en base a diversos parámetros del suelo determinó cuál es el cultivo...
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| Otros Autores: | |
| Formato: | info:eu-repo/semantics/other info:ar-repo/semantics/otro No informada |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional Arturo Jauretche. Instituto de Ingeniería y Agronomía
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://rid.unaj.edu.ar/handle/123456789/2865 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En el presente trabajo se desarrolló un sistema basado en aprendizaje automático que permite la optimización y aprovechamiento del suelo para cultivos hortícolas. Para ello, se diseñaron tres modelos de aprendizaje automático, que en base a diversos parámetros del suelo determinó cuál es el cultivo más apropiado a cosechar. Estos modelos abarcaron la regresión logística, la máquina de soporte vectorial y una red neuronal. Por otro lado, se exploraron diversos métodos para analizar el set de datos empleado. Además, se utilizaron técnicas de validación cruzada para estimar el rendimiento de los modelos y se evaluó el comportamiento del mismo ante datos no conocidos a partir de sus métricas. Por otro lado, se diseñó y desarrolló una aplicación para la plataforma Android con el propósito de que los usuarios puedan visualizar diversos parámetros del suelo de su huerta. Esta aplicación, mediante la integración del modelo basado en una red neuronal, ofrece recomendaciones sobre el cultivo más adecuado al suelo, en función de los parámetros anteriormente mencionados.
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