स्थायी खेती के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग का उपयोग करके मिट्टी की उर्वरता का मूल्यांकन और फसल सिफारिश

"मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग का उपयोग करके स्थायी खेती के लिए मिट्टी की उर्वरता का मूल्यांकन और फसल सिफारिश" कृषि और डेटा साइंस के संयोग में एक अग्रणी प्रयास है। यह मिट्टी के गुणों, ऐतिहासिक वर्षा डेटा और तापमान रिकॉर्ड सहित विभिन्न स्रोतों से सावधानीपूर्वक एकत्रित विविध डेटा सेट का उपयोग करता है। यह परियोजना उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का प्रयोग करके मिट्टी की उर्वरता स्तरों की सटीक भविष्यवाणी करती है और प्रत्येक कृषि क्षेत्र की विशिष्ट परिस्थितियों के आधार पर सटीक फसल सिफारिशें प्रदान करती है। पारंपरिक खेती की प्रथाओं और अत्याधुनिक तकनीक के बीच की खाई को पाटते हुए, यह पहल आधुनिक कृषि के प्रमुख चुनौतियों का समाधान करती है। यह संसाधनों के अनुकूल आवंटन और पौधारोपण कार्यक्रमों तथा पोषण प्रबंधन को अनुकूलित करके फसल उत्पादन में वृद्धि को सरल बनाती है और पर्यावरणीय प्रभाव को कम करती है। इसके अतिरिक्त, यह जिम्मेदार भूमि उपयोग को प्रोत्साहित करके स्थिरता को बढ़ावा देती है, जो बदलते जलवायु पैटर्न और खाद्य सुरक्षा के लिए वैश्विक बढ़ती मांग के संदर्भ में अत्यंत महत्वपूर्ण है। मूलतः, प्रिसिजन कृषि एक परिवर्तनकारी समाधान के रूप में उभरता है जो किसानों को व्यवहार्य जानकारी प्रदान करता है और डेटा-आधारित खेती प्रथाओं के युग को प्रारंभ करता है। डेटा साइंस, पर्यावरण विज्ञान और कृषि की ताकतों को मिलाकर, यह परियोजना स्थायी खेती, आर्थिक व्यवहार्यता और पारिस्थितिक लचीलापन के व्यापक लक्ष्यों में महत्वपूर्ण योगदान देती है। डेटा सेट में 2200 उदाहरण और 8 विशेषताएं हैं। हमने कई मशीन लर्निंग मॉडल और डीप लर्निंग मॉडल ट्रेन किए और उनके प्रदर्शन की जांच की। देखा गया कि नाइव बेयस ने हाइपरट्यूनिंग के बाद 99.5 प्रतिशत सटीकता दिखाई जबकि CNN का सटीकता प्रतिशत सबसे कम, 87.1 प्रतिशत था। ये निष्कर्ष बेहतर सिफारिश प्रणाली और खेती तकनीकों के निर्माण में मदद करते हैं।