Smart Farming Monitoring Using ML and MLOps

Dieses Kapitel befasst sich mit dem innovativen Einsatz von maschinellem Lernen und MLOps in der intelligenten Landwirtschaft und zeigt auf, wie diese Technologien die landwirtschaftliche Praxis revolutionieren können. Es beginnt mit einer Einführung in intelligente Landwirtschaft, in der verschiedene Aktivitäten wie Düngemittelmanagement und Ernteempfehlungen diskutiert werden. Das Kapitel untersucht dann die Anwendung von maschinellem Lernen und tiefgreifendem Lernen in der Landwirtschaft und konzentriert sich darauf, wie diese Technologien den Landwirten intelligente Vorschläge liefern können. Es betont auch die Bedeutung einer kontinuierlichen Überwachung und Automatisierung im maschinellen Lernen und führt MLOps als Lösung ein, um Modellgenauigkeit und Effizienz aufrechtzuerhalten. Das Kapitel bietet eine detaillierte Literaturübersicht, in der die wichtigsten Artikel und ihre Beiträge zu diesem Thema diskutiert werden. Darüber hinaus wird der Lebenszyklus des maschinellen Lernens in Smart Farming skizziert, von der Datenaufbereitung und -validierung bis hin zu Modellschulung und -einsatz. Die Verwendung des Python-Frameworks Flask für die API-Entwicklung wird ebenfalls diskutiert. Das Kapitel schließt mit der Diskussion des zukünftigen Umfangs von MLOps in der Landwirtschaft und ihres Potenzials, Komplexität und Kosten im landwirtschaftlichen Betrieb zu reduzieren.