論文の概要: Farmer's Assistant: A Machine Learning Based Application for Agricultural Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11340v1
• Date: Sun, 24 Apr 2022 19:31:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-26 12:37:31.501226
• Title: Farmer's Assistant: A Machine Learning Based Application for Agricultural Solutions
• Title（参考訳）: Farmer's Assistant: 農業ソリューションのための機械学習ベースのアプリケーション
• Authors: Shloka Gupta, Akshay Chopade, Nishit Jain, Aparna Bhonde
• Abstract要約: 我々は、これらの問題に対処するため、オープンソースの使いやすいWebアプリケーションを作成し、作物の生産を改善するのに役立ちます。 特に,作物の推薦,肥料の推薦,植物病の予知,対話型ニューズフィードを支持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Farmers face several challenges when growing crops like uncertain irrigation, poor soil quality, etc. Especially in India, a major fraction of farmers do not have the knowledge to select appropriate crops and fertilizers. Moreover, crop failure due to disease causes a significant loss to the farmers, as well as the consumers. While there have been recent developments in the automated detection of these diseases using Machine Learning techniques, the utilization of Deep Learning has not been fully explored. Additionally, such models are not easy to use because of the high-quality data used in their training, lack of computational power, and poor generalizability of the models. To this end, we create an open-source easy-to-use web application to address some of these issues which may help improve crop production. In particular, we support crop recommendation, fertilizer recommendation, plant disease prediction, and an interactive news-feed. In addition, we also use interpretability techniques in an attempt to explain the prediction made by our disease detection model.
• Abstract（参考訳）: 農夫は不確実な灌水、土壌の質の低下など作物を育てる際にいくつかの課題に直面している。 特にインドでは、農夫の大多数が適切な作物や肥料を選択する知識を持っていない。 さらに、病気による作物の故障は農家や消費者に大きな損失をもたらしている。 近年,機械学習技術を用いてこれらの疾患を自動的に検出する手法が開発されているが,Deep Learningの利用は十分に検討されていない。 加えて、トレーニングで使用される高品質なデータ、計算能力の欠如、モデルの一般化の貧弱さから、そのようなモデルの使用は容易ではない。 この目的のために、我々はこれらの問題に対処するためにオープンソースの使いやすいWebアプリケーションを作成し、作物の生産を改善するのに役立ちます。 特に,作物の推薦,肥料の推薦,植物病の予測,対話型ニューズフィードを支援。 また,本研究では,疾患検出モデルによる予測について説明するために,解釈可能性技術を用いている。

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