Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para clasificar la fertilidad de un suelo bananero

Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para clasificar la fertilidad de un suelo bananero

Salomón Barrezueta Unda, Harry Vite Cevallos, Héctor Carvajal Romero

La investigación se centra en describir como integrar técnicas de aprendizaje automático a la gestión del ciclo nutricional del banano. El tipo de investigación es correlacionar y descriptiva, detallando las actividades que se debe realizar para lograr articular el uso de aprendizaje automático en la toma de decisiones del productor bananero, utilizando a través de métodos supervisados, técnicas que permitieron clasificar los datos de estudio, seleccionando al algoritmo de Arboles de Decisión, el cuál clasificó correctamente la información, facilitando la predicción del comportamiento de los nutrientes del suelo, focalizando la zona que presentó variaciones en los nutrientes, facilitando la toma de decisiones al productor bananero y la optimización de recursos.

2020

agricultura de precisión, aprendizaje automático, nutrientes del suelo, toma de decisiones

Revista Conrado

Universidad de Cienfuegos

Education, Education (General)