Implementación de técnicas de machine learning para la predicción de variables meteorológicas y del suelo que afectan la agricultura
El proyecto se basó en encontrar un modelo predictivo para usar en operaciones de agricultura. Utilizando métodos de Machine Learning para combinar un gran conjunto de datos con información meteorológica y del suelo.
- Autores:
-
García Cañón, Henry Stiven
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/45458
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/45458
- Palabra clave:
- Meteorología agrícola
Climatología agrícola
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Técnicas de predicción
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| Summary: | El proyecto se basó en encontrar un modelo predictivo para usar en operaciones de agricultura. Utilizando métodos de Machine Learning para combinar un gran conjunto de datos con información meteorológica y del suelo. |
|---|