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过去 20 年，印度大部分农产品的表现都受到气候变化的负面影响。收获前，作物产量预测将有助于农民和决策者决定最佳的营销和储存方式。在开始耕种之前，该项目将帮助农民了解作物的产量，使他们能够做出最佳选择。通过创建交互式预测系统的工作原型，它试图找到解决方案。它将付诸实践，使用用户友好的基于 Web 的图形用户界面和机器学习算法来实现这样的系统。预测结果将提供给农民。因此，在作物预测中，这种数据分析有多种方法或算法，我们可以借助这些算法预测作物产量。它采用随机森林算法。尽管分析了所有这些问题和问题，包括天气、温度、湿度、降雨和水分，但没有合适的解决方案或技术来处理我们所处的情景。在印度，有许多方法可以促进农业经济增长。机器学习是当今世界使用最广泛的技术。ANN 是预测中最广泛使用的算法。它基于一组节点。这些节点称为神经元。神经元的工作方式与人脑相似。因此，它可以提供更合适的结果。
使用机器学习算法实现智能农业
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