論文の概要: Machine Learning Challenges and Opportunities in the African
Agricultural Sector -- A General Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05101v1
- Date: Sun, 11 Jul 2021 17:48:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-14 02:07:30.867754
- Title: Machine Learning Challenges and Opportunities in the African
Agricultural Sector -- A General Perspective
- Title（参考訳）: アフリカ農業分野における機械学習の課題と機会--一般論から
- Authors: Racine Ly
- Abstract要約: 農業はアフリカ経済にとって不可欠である。
気候変動の時代には、収量の改善、損失軽減、天然資源の効率的な管理が不可欠です。
本研究の目的は、アフリカ農業におけるMLベースのソリューションの障壁を文脈化し、議論することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The improvement of computers' capacities, advancements in algorithmic
techniques, and the significant increase of available data have enabled the
recent developments of Artificial Intelligence (AI) technology. One of its
branches, called Machine Learning (ML), has shown strong capacities in
mimicking characteristics attributed to human intelligence, such as vision,
speech, and problem-solving. However, as previous technological revolutions
suggest, their most significant impacts could be mostly expected on other
sectors that were not traditional users of that technology. The agricultural
sector is vital for African economies; improving yields, mitigating losses, and
effective management of natural resources are crucial in a climate change era.
Machine Learning is a technology with an added value in making predictions,
hence the potential to reduce uncertainties and risk across sectors, in this
case, the agricultural sector. The purpose of this paper is to contextualize
and discuss barriers to ML-based solutions for African agriculture. In the
second section, we provided an overview of ML technology from a historical and
technical perspective and its main driving force. In the third section, we
provided a brief review of the current use of ML in agriculture. Finally, in
section 4, we discuss ML growing interest in Africa and the potential barriers
to creating and using ML-based solutions in the agricultural sector.
- Abstract（参考訳）: コンピュータの能力の向上、アルゴリズム技術の進歩、利用可能なデータの大幅な増加は、最近の人工知能(AI)技術の発展を可能にした。
機械学習(ML)と呼ばれるその分野の1つでは、視覚、スピーチ、問題解決といった人間の知性に起因する特徴を模倣する能力が強い。
しかし、以前の技術革命が示唆しているように、彼らの最も大きな影響は、そのテクノロジーの伝統的なユーザーではない他の分野にほとんど期待できる。
農業部門はアフリカ経済にとって不可欠であり、気候変動時代には収量の改善、損失軽減、天然資源の効率的な管理が不可欠である。
機械学習は、予測を行う上で付加価値を持つ技術であり、それゆえ、農業セクターにおける不確実性とリスクを低減する可能性がある。
本研究の目的は、アフリカ農業におけるMLベースのソリューションの障壁を文脈化し、議論することである。
第2部では、歴史的・技術的観点からのML技術の概要とその推進力について概説した。
第3部では,農業におけるMLの利用状況について概説した。
最後に、第4節では、アフリカにおけるMLの成長と、農業分野におけるMLベースのソリューションの作成と利用における潜在的な障壁について論じる。
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