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1计算机科学与工程，1 Dayananda Sagar工程学院，印度班加罗尔摘要：本文在智能农业领域提出了机器学习（ML）技术的开创性应用。 利用ML方法论，我们的方法旨在优化农业实践的各个方面。 具体来说，我们探讨了这些技术的整合，以增强作物预测和建议，产量预测，降雨预测和肥料建议。 我们的模型可以利用来自不同数据集的大量数据，并通过分析这些数据，我们的方法最大化了生产力和利润。 通过案例研究，我们证明了ML在解决传统农业方法面临的挑战方面的有效性。 此外，我们讨论了克服诸如数据质量问题和计算复杂性等障碍的策略，并强调了广泛实施智能农业实践的潜力。 这项研究有助于提高可持续和有效的农业，有望提高的收益率，减少资源消耗以及提高全球农民的盈利能力。 索引 - 智能农业，机器学习，作物预测和建议，推荐，产量预测，降雨预测，精确农业，数据驱动的农业。1计算机科学与工程，1 Dayananda Sagar工程学院，印度班加罗尔摘要：本文在智能农业领域提出了机器学习（ML）技术的开创性应用。利用ML方法论，我们的方法旨在优化农业实践的各个方面。具体来说，我们探讨了这些技术的整合，以增强作物预测和建议，产量预测，降雨预测和肥料建议。我们的模型可以利用来自不同数据集的大量数据，并通过分析这些数据，我们的方法最大化了生产力和利润。通过案例研究，我们证明了ML在解决传统农业方法面临的挑战方面的有效性。此外，我们讨论了克服诸如数据质量问题和计算复杂性等障碍的策略，并强调了广泛实施智能农业实践的潜力。这项研究有助于提高可持续和有效的农业，有望提高的收益率，减少资源消耗以及提高全球农民的盈利能力。索引 - 智能农业，机器学习，作物预测和建议，推荐，产量预测，降雨预测，精确农业，数据驱动的农业。
使用机器学习的智能农业
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