healthify agriTech

Healfify Agritech

Tous les détails concernant le projet d'été sont présents ici

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Consultez-le toutes les applications sur le site Web ici

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? Obtenez le code et les détails des applications respectives -

Nom	Domaine	Lien de référentiel	Utiliser l'application
? Recommandation des cultures	Agriculture	Cliquez ici pour afficher le code	Cliquez ici pour utiliser l'application
? Prédiction d'engrais	Agriculture	Cliquez ici pour afficher le code	Cliquez ici pour utiliser l'application
«Maladie végétale	Agriculture	Cliquez ici pour afficher le code	Cliquez ici pour voir le projet
? Prédiction de l'AVC	Soins de santé	Cliquez ici pour afficher le code	Cliquez ici pour utiliser l'application
?Espérance de vie	Soins de santé	Cliquez ici pour afficher le code	Cliquez ici pour utiliser l'application

Thème du projet

Les projets sont basés sur l'idée de résoudre des problèmes réels dans le secteur agricole et le secteur des soins de santé. Il peut également être considéré comme le produit minimal viable.

?Motivation

• Le système agricole et de santé est des secteurs majeurs qui influencent la croissance économique et les ressources humaines d'un pays.

• Dans le pays comme l'Inde, la majorité de la population dépend de l'agriculture pour leurs moyens de subsistance. De nombreuses nouvelles technologies, telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, sont mises en œuvre dans l'agriculture afin qu'il soit plus facile pour les agriculteurs de croître et de maximiser leur rendement.

• Ces derniers temps de pandémie, la nécessité pour les soins de santé d'adopter la technologie pour travailler efficacement a rencontré.

• ? Dans ce projet, nous présentons un site Web dans lequel les applications suivantes sont implémentées; Recommandation des cultures, recommandation d'engrais et prédiction des maladies des plantes respectivement dans le domaine de l'agriculture.

  • Dans l'application de recommandation de recadrage, l'utilisateur peut fournir les données du sol de leur côté et l'application prédire quelle récolte devrait se développer.

  

  • Pour l'application de recommandation d'engrais, l'utilisateur peut saisir les données du sol et le type de culture qu'ils cultivent, et l'application prédire ce que le sol manque ou a un excès de et recommandera à l'engrais d'être donné au sol.

  

  • Pour la dernière application, qui est l'application de prédiction de la maladie de la plante, l'utilisateur peut saisir une image d'une feuille de plante malade, et l'application prédire de quelle maladie il s'agit et donnera également un peu de fond sur la maladie et les suggestions pour la guérir.

• ? Pour le système de santé, nous avons la prédiction des AVC et l'espérance de vie d'une personne selon les intrants fournis.

  • Pour l'application de prédiction de l'AVC, l'utilisateur peut saisir l'état physique et mental et l'application prédire la probabilité de savoir si un patient est susceptible d'obtenir un AVC en fonction des paramètres d'entrée comme le sexe, l'âge, diverses maladies et le statut de tabagisme.

  • Pour l'application de l'espérance de vie, l'utilisateur doit saisir les fonctionnalités, car les observations sont basées sur différents pays, il sera plus facile pour un pays de déterminer le facteur de prédiction qui contribue à la valeur inférieure de l'espérance de vie. Cela aidera à suggérer un pays dans quel domaine devrait avoir de l'importance afin d'améliorer efficacement l'espérance de vie de sa population.

? Allez à -

• Documentation détaillée
• Déploiement de modèles à l'aide d'une application Web

? Technologies à utiliser

1. Apprentissage automatique
2. Apprentissage en profondeur
3. Analyse des données
4. Front-end (Web Design / HTML & CSS)
5. Back-end (flacon / django)
6. Analyse et conception des produits
7. Cloud computing

? Description du projet

Dans ce projet, nous concevons des applications Web pour la prédiction de certains des problèmes et problèmes communs rencontrés dans le secteur agricole et de la santé par l'utilisation de l'analyse des données et de l'apprentissage automatique. Après avoir créé le modèle pour la prédiction, nous développerons une application Web pour les modèles, puis les déployer sur les technologies cloud à usage public. Après avoir déployé les modèles, nous intégrerons toute l'application Web sur le site Web.

✂Projects sections

1. Agriculture
2. Soins de santé

Nom	Domaine	Ensemble de données	Technologie primaire
Recommandation des cultures	Agriculture	Crop-data	Apprentissage automatique
Prédiction des engrais	Agriculture	engrais-data	Apprentissage automatique
Maladie des plantes	Agriculture	Data de désinvolture	Apprentissage en profondeur
Prédiction de l'AVC	Soins de santé	data de trait	Apprentissage automatique et analyse des données
Espérance de vie	Soins de santé	nata d'expression	Apprentissage automatique et analyse des données

? Documentation détaillée

Le lien public pour l'utilisation des services est là

Contributeurs

Mahaveer Ruaniya	Kapil Kunt	Kailash Thalore	Jayant Agarwal	Arvind	Abhishek Jangid	Vivek Bhati
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