У листопаді цього року AgroCares здійснила великий технологічний прорив у своїх системах: ми перейшли до вдосконалених алгоритмів машинного навчання, які також називають глибинним навчанням. У цій статті ви дізнаєтеся, що таке глибинне навчання та чому воно вдосконалює технологію AgroCares.

Яка роль алгоритмів у технології AgroCares?

Технології AgroCares покладаються на датчики та підключення до бази даних ґрунтів AgroCares для визначення хімічного складу ґрунтів за допомогою прогнозної аналітики та алгоритмів. Коли користувач сканує зразок за допомогою сканера або лабораторії в лабораторії, цифрова інформація (або спектр) із ґрунту надсилається до алгоритму, який у зв’язку з базою даних ґрунтів здатний перетворити його в інформацію про поживні речовини. У минулому AgroCares використовував алгоритми машинного навчання, які, як виявилося, працювали дуже добре.

Про машинне навчання:

Машинне навчання – це область інформатики, яка будує моделі та алгоритми для ідентифікації закономірностей у даних та складання прогнозів за їх використанням. Іншими словами, він виробляє прогнозний аналіз, який має можливість “вчитися” на основі вхідних даних без явного програмування з експертними знаннями.

Що таке глибоке навчання і чому воно працює ще краще?

Глибинне навчання – це найсучасніша технологія, яка є спеціалізованою формою машинного навчання. Для глибинного навчання використовуються складні структури, призначені для імітації процесів мозку. Ця складність дозволяє більш точно прогнозувати декілька показників, виміряних технологією AgroCares. Коротше кажучи, це робить кращі прогнози на основі того самого набору даних. На додаток до цього, алгоритми глибинного навчання використовують змінні на основі GPS, які покращують результати наших моделей прогнозування, отже, покращуючи точність наших вимірювань.

Які наслідки для користувачів технологій AgroCares?

Окрім загального підвищення точності існуючих вимірювань, проведених за допомогою технології AgroCares, це дозволить користувачам AgroCares отримати доступ до більшої кількості параметрів та провести аналіз грунту в більшості країн. Перехід від машинного навчання до алгоритму глибинного навчання є основою для випуску нових додатків.

Хочете дізнатись більше про майбутні релізи? Підпишіться на нашу розсилку тут і будьте в курсі!