비지도 학습은 스마트팜에서 사용되는 평가되어 있지 않은 데이터, 즉 목표값이 주어지지 않은 데이터로부터 숨겨진 패턴이나 구조를 찾는 분석 방법입니다. 이는 데이터 내에서 의미 있는 정보나 유용한 구조를 발견하고 데이터를 그룹으로 나누는 데 사용됩니다. 비지도 학습은 데이터의 숨겨진 특징을 이해하고, 예상치 못한 관계를 발견하며, 데이터를 의미 있는 방식으로 구조화하는 데 도움을 줍니다.
군집 분석은 비지도 학습의 한 예로, 이는 유사한 패턴을 가진 데이터 포인트를 그룹화하여 클러스터를 형성합니다. 이를 통해 스마트팜에서는 예를 들어 유사한 기후 조건에서 잘 자라는 작물의 그룹을 식별하거나, 비슷한 성장 패턴을 가진 작물을 그룹화하여 각 작물에 최적화된 관리 방법을 찾는 데 활용될 수 있습니다.
비지도 학습 기술은 스마트팜에서 측정된 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고, 농작물 생산성을 최적화하고, 자원을 효율적으로 관리하는 데 도움을 주며, 데이터 중 숨겨진 통찰력을 제공하여 의사 결정을 지원합니다.
Unsupervised learning
Unsupervised learning is an analysis method used in smart farming to discover hidden patterns or structures from data that has not been labeled with any specific outcomes (i.e., unlabeled data). It aims to find meaningful information and group data points without predetermined classifications. Unsupervised learning techniques help understand hidden features within the data, discover unexpected relationships, and structure the data in meaningful ways.
One example of unsupervised learning is clustering analysis, where similar patterns in the data points are grouped together to form clusters. In smart farming, this technique can be utilized to identify groups of crops thriving in similar climatic conditions or cluster similar growth patterns among crops. This information can then be used to optimize management practices tailored to each group of crops.
Unsupervised learning techniques extract meaningful insights from measured data in smart farming, optimize crop productivity, facilitate efficient resource management, and provide hidden insights from data, supporting informed decision-making processes.