Fugu-MT 論文翻訳(概要): Localized Data Work as a Precondition for Data-Centric ML: A Case Study of Full Lifecycle Crop Disease Identification in Ghana

論文の概要: Localized Data Work as a Precondition for Data-Centric ML: A Case Study of Full Lifecycle Crop Disease Identification in Ghana

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01767v1
Date: Tue, 4 Jul 2023 15:14:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-06 16:38:46.174872
Title: Localized Data Work as a Precondition for Data-Centric ML: A Case Study of Full Lifecycle Crop Disease Identification in Ghana
Title（参考訳）: データ中心型MLの前提条件としてのローカライズドデータワーク:ガーナにおけるフルライフサイクル作物病の特定を事例として
Authors: Darlington Akogo, Issah Samori, Cyril Akafia, Harriet Fiagbor, Andrews Kangah, Donald Kwame Asiedu, Kwabena Fuachie, Luis Oala
Abstract要約: Ghana Cashew Disease Identification with Artificial Intelligence (CADI AI) プロジェクトは、音響データ作業の重要性を実証している。ドローン収集データと機械学習を使用して、作物のストレスを判定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: The Ghana Cashew Disease Identification with Artificial Intelligence (CADI AI) project demonstrates the importance of sound data work as a precondition for the delivery of useful, localized datacentric solutions for public good tasks such as agricultural productivity and food security. Drone collected data and machine learning are utilized to determine crop stressors. Data, model and the final app are developed jointly and made available to local farmers via a desktop application.
Abstract（参考訳）: ghana cashew disease identification with artificial intelligence (cadi ai)プロジェクトは、農業の生産性や食品の安全性など、公共の業務に有用な、局所的なデータ中心のソリューションを提供するための前提条件として、健全なデータワークの重要性を実証している。ドローン収集データと機械学習を使用して作物のストレスを判定する。データ、モデル、最終アプリは共同で開発され、デスクトップアプリケーションを通じて地元の農家に提供される。

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