지도학습(Supervised Learning) | 스마트팜피디아 (Smartfarm Pedia)는 스마트농업관리사 혹은 스마트농업전문가라면 알아야 할 내용 중에 하나입니다. 자세한 내용은 아래의 내용을 통해 확인해보시기 바랍니다.
지도학습(Supervised Learning) | 스마트팜피디아 (Smartfarm Pedia)
지도학습(Supervised Learning)
지도학습(Supervised Learning)은 스마트팜에서 사용되는 기계 학습 기술 중 하나로, 레이블이 달린 훈련 데이터(Training Data)를 기반으로 모델이 함수를 학습하는 방법입니다. 이 접근 방식에서 알고리즘은 입력 데이터를 원하는 출력과 매핑하는 방법을 학습하며, 학습된 패턴을 기반으로 예측이나 결정을 내립니다. 훈련 데이터는 입력-출력 쌍으로 이루어져 있으며, 알고리즘은 주어진 예제로부터 일반화를 학습하고 새로운, 이전에 보지 못한 데이터에 대한 예측을 할 수 있게 됩니다. 이 방법은 스마트팜 응용 프로그램에서 작물 수확 예측, 질병 감지 및 농업 자원 최적화와 같은 작업에 널리 사용됩니다.
Supervised Learning
Supervised Learning in smart farming is a machine learning technique where a model is trained to learn a function from labeled training data. In this approach, the algorithm learns to map input data to the desired output, making predictions or decisions based on the learned patterns. The training data consists of input-output pairs, where the algorithm learns to generalize from the provided examples and can make predictions on new, unseen data. This method is widely used in smart farming applications for tasks such as crop yield prediction, disease detection, and agricultural resource optimization.
참고)
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