مروری بر پیش بینی عملکرد محصول با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در صنایع مختلف به ویژه صنعت کشاورزی کاربردهای گسترده ای دارد که به طور چشمگیری به افزایش بهره وری، کاهش هزینه ها و بهبود خدمات کمک می کند. این مقاله مروری جامع بر تحقیقات اخیر در زمینه پیش بینی عملکرد محصول با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی ارائه می دهد. طیف گسترده ای از روش های یادگیری ماشین، ابزارها، داده کاوی، چالش ها و محدودیت های موجود و مجموعه داده هایی را که برای پیش بینی عملکرد محصولات مختلف استفاده شده اند، مورد بررسی قرار گرفته است. بررسی ها با تمرکز بر طیف گسترده ای از محصولات، از جمله برنج، گندم، نیشکر و سویا بر اهمیت پیش بینی عملکرد محصول در کشاورزی دقیق و تصمیم گیری کشاورزان تاکید می کند. استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین شامل روش های نظارت شده و نظارت نشده، مانند رگرسیون، درخت های تصمیم گیری، ماشین های بردار پشتیبان و مدل های عمیق مانند شبکه های عصبی مصنوعی، در این تحقیقات مورد بحث قرار گرفته اند. ابزارهای متعددی مانند TensorFlow، Keras و Scikit-learn برای توسعه و آزمایش این مدل ها به کار گرفته شده اند. داده کاوی به استخراج الگوهای معنی دار از داده های وسیع کشاورزی کمک می کند. همچنین، چالش ها و محدودیت های موجود مانند کیفیت داده ها، تفسیر مدل ها و نیاز به تطبیق با شرایط خاص حوزه کشاورزی نیز مورد بررسی قرار گرفته اند.نتایج نشان می دهد که در مقایسه با روش های آماری سنتی، مدل های یادگیری ماشین، به ویژه شبکه های عصبی مصنوعی، دقت بالاتری در پیش بینی عملکرد محصولات دارند. این مقاله نتیجه می گیرد که پذیرش هوش مصنوعی در کشاورزی نه تنها دقت پیش بینی عملکرد را افزایش می دهد، بلکه از تصمیم گیری آگاهانه حمایت کرده و منجر به بهبود کلی در بهره وری و پایداری کشاورزی می شود.

کلیدواژه ها:

عملکرد ، الگوریتم های یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، نیشکر ، محصول