ПЕРСПЕКТИВА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА РЫНКЕ АПК

Аннотация

В статье рассматривается преимущество нейросетей для использования в АПК с целью обработки больших массивов данных. Однако имеются значительные стоп-факторы, которые заключаются в том, что перед реализацией моделей машинного обучения необходимо пройти несколько этапов: сбор, анализ, компоновка, предобработка, кодирование. На практике, данный цикл может повторяться десятки раз, до момента, получения действительно валидной для использования модели машинного обучения. Этапы могут реализовываться двумя путями: первый – нанять команду компетентных специалистов, предоставить им доступ к информации на основе чего они смогут развернуть платформу сбора и обработки данных, второй – самостоятельно аккумулировать и анализировать данные, и, передать их для построения моделей машинного обучения. Первый вариант – подразумевает большие финансовые затраты на поддержание команды. Второй вариант – подразумевает наличие необходимых навыков сбора и обработки информации у сотрудников агропроизводства.