論文の概要: Predicting Agricultural Commodities Prices with Machine Learning: A Review of Current Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18646v1
• Date: Sat, 28 Oct 2023 09:09:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 17:18:18.212992
• Title: Predicting Agricultural Commodities Prices with Machine Learning: A Review of Current Research
• Title（参考訳）: 機械学習による農業商品価格予測 : 最近の研究動向
• Authors: Nhat-Quang Tran, Anna Felipe, Thanh Nguyen Ngoc, Tom Huynh, Quang Tran, Arthur Tang, Thuy Nguyen
• Abstract要約: 農業価格の予測は農家、政策立案者、その他の農業分野の利害関係者にとって重要である。 機械学習アルゴリズムは、精度、リアルタイム予測、カスタマイズ、統合を改善して、農業の価格予測に革命をもたらす可能性がある。 機械学習は農業価格予測に革命をもたらす可能性があると結論付けているが、このアプローチに関連する限界と課題に対処するためには、さらなる研究が不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.099532646524593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agricultural price prediction is crucial for farmers, policymakers, and other stakeholders in the agricultural sector. However, it is a challenging task due to the complex and dynamic nature of agricultural markets. Machine learning algorithms have the potential to revolutionize agricultural price prediction by improving accuracy, real-time prediction, customization, and integration. This paper reviews recent research on machine learning algorithms for agricultural price prediction. We discuss the importance of agriculture in developing countries and the problems associated with crop price falls. We then identify the challenges of predicting agricultural prices and highlight how machine learning algorithms can support better prediction. Next, we present a comprehensive analysis of recent research, discussing the strengths and weaknesses of various machine learning techniques. We conclude that machine learning has the potential to revolutionize agricultural price prediction, but further research is essential to address the limitations and challenges associated with this approach.
• Abstract（参考訳）: 農業価格の予測は農家、政策立案者、その他の農業分野の利害関係者にとって重要である。 しかし、農業市場の複雑でダイナミックな性質から、これは困難な課題である。 機械学習アルゴリズムは、精度、リアルタイム予測、カスタマイズ、統合を改善して、農業価格予測に革命をもたらす可能性がある。 本稿では,農業価格予測のための機械学習アルゴリズムに関する最近の研究を概説する。 発展途上国における農業の重要性と、価格の下落に伴う問題について議論する。 次に、農業価格予測の課題を特定し、機械学習アルゴリズムがより良い予測をどのようにサポートするかを強調する。 次に,最近の研究の包括的分析を行い,機械学習技術の強みと弱みについて論じる。 機械学習は農業価格予測に革命をもたらす可能性があると結論づけるが、このアプローチに関連する限界と課題に対処するためには、さらなる研究が不可欠である。

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