Pronóstico de Rendimiento de Cultivos con Modelos LSTM para Agricultura de Precisión

Resumen

Domine la predicción de rendimiento de cultivos basada en datos utilizando modelos LSTM, desde la limpieza de datos hasta las predicciones interactivas. Construa una canalización completa de modelado predictivo para aplicaciones de agricultura de precisión.

Programa de estudio

• Introducción a la Predicción de Rendimiento de Cultivos
Visión general de la agricultura de precisión
Importancia de la predicción del rendimiento
• Fundamentos de los Modelos LSTM
Introducción a las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
Comprensión de las redes de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM)
Diferencias entre RNNs, LSTMs y otras redes neuronales
• Adquisición y Preprocesamiento de Datos
Identificación y obtención de datos agrícolas
Limpieza y preparación de conjuntos de datos para modelado
Selección y elaboración de características para datos de rendimiento de cultivos
• Construcción de Modelos LSTM
Implementación de modelos LSTM utilizando Python y TensorFlow/Keras
Selección de arquitectura y parámetros del modelo
Entrenamiento y validación de modelos LSTM
• Predicción de Series Temporales con LSTMs
Manejo de datos de series temporales para la agricultura
Técnicas de ventanas deslizantes y secuenciación de datos
Predicción de rendimientos futuros de cultivos
• Evaluación y Optimización del Modelo
Métricas de rendimiento para modelos de series temporales
Técnicas para optimizar modelos LSTM
Abordaje del sobreajuste y subajuste
• Integración de Factores Externos
Incorporación de datos climáticos y ambientales
Consideración de variables económicas y de mercado
• Predicciones Interactivas de Rendimiento de Cultivos
Desarrollo de interfaces de usuario para predicciones interactivas
Utilización de tableros y herramientas de visualización
• Aplicaciones del Mundo Real y Estudios de Caso
Estudios de caso sobre la predicción exitosa de rendimiento
Discusión de desafíos y tendencias futuras en la agricultura de precisión
• Trabajo de Proyecto y Proyecto Final
Diseñar e implementar un pipeline completo de predicción
Presentar y discutir predicciones e insights
• Conclusión y Direcciones Futuras
Resumen de conceptos clave
Tecnologías emergentes y oportunidades de investigación futura en la predicción agrícola

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Asignaturas

Ciencia de Datos