스마트팜과 생물 다양성 보전을 위한 머신러닝: 허바리움 식물 종류 분류 대회 (Herbarium 2020 – FGVC7) | 캐글 (Kaggle)은 스마트농업관리사 혹은 스마트농업전문가라면 알아야 할 내용 중에 하나입니다. 자세한 내용은 아래의 내용을 통해 확인해보시기 바랍니다.
스마트팜과 생물 다양성 보전을 위한 머신러닝: 허바리움 식물 종류 분류 대회 (Herbarium 2020 – FGVC7) | 캐글 (Kaggle)
경진대회 소개
“식물 종류를 정확하게 분류하는 머신러닝 모델”
2020년도 열린 이 경진대회에서는 뉴욕 식물원의 허바리움(수집된 식물 샘플)에는 780만 개 이상의 식물 및 곰팡이 샘플이 보관되어 있습니다. 이미지를 활용하여 식물 종류를 정확하게 분류하는 머신러닝 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 뉴욕 식물원(NYBG)이 제공한 허바리움 샘플 이미지를 기반으로, 식물 종류를 정확하게 분류하는 머신러닝 모델을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 데이터셋은 1백만 개가 넘는 이미지로 32,000개 이상의 식물 종류를 대표합니다. 이 데이터셋은 ‘긴 꼬리 분포’를 가지고 있는데, 최소한 3개의 샘플로 표현되는 종들도 있지만, 어떤 종은 수백 개 이상의 샘플로 표현됩니다. 이 데이터셋에는 소포류, 고사리류, 소목 및 꽃이 포함되어 있습니다. 소멸된 소포류는 석탄 층의 중요한 성분이며, 고사리류는 생태계 건강의 지표로 활용되며, 소목은 동물들에게 주요 서식지를 제공하며, 꽃은 우리의 농작물, 채소 및 과일을 제공합니다.
대회 개요
- 참가 팀: 153개
- 참가자 수: 192명
- 제출한 엔트리 수: 1,386개
문제 정의
이 대회에서는 허바리움 샘플 이미지를 활용하여 다양한 식물 종류를 분류하는 문제를 다루고 있습니다. 식물은 생태계의 중요한 구성 요소이며, 종 다양성을 정확하게 분류하여 보존하는 것은 환경과 농업에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
마무리
스마트 농업 관리사나 스마트 농업 전문가로서 데이터 분석은 스마트팜과 미래 농업을 위한 중요한 시작점이며 농업과 데이터 분석의 결합은 미래 농업의 혁신을 이끌어내고 지속 가능한 식량 생산 방법을 모색하는 데 큰 기여를 할 것입니다.