Smart agricultural system
1.0.0
機械学習とデータ分析を使用したPythonのリアルタイム作物推奨アルゴリズムのプロトタイプ。この作業は、ウェブサイトの形でシステムを提示します。 Pythonのビジネスロジックは、指定された場所で予測された天候と土壌条件で最も収益性の高い作物を予測するために、機械学習技術を使用しています。提案されたシステムは、土壌、作物リポジトリ、気象部門から得られたデータを統合し、機械学習アルゴリズムを適用することにより、複数の線形回帰、現在の環境条件に応じた最も適切な作物の予測が行われます。これにより、栽培できる作物のさまざまなオプションが農家に提供されます。
ビジネスロジックは、/code/mlr_algo.pyディレクトリに配置できます。サーバーはnode.jsを使用してプログラムされていますプロジェクトを実行するには、node.js- 'server.js'スクリプトを実行し、プロンプトで表示されたIPアドレスにナビゲートしてシステムにアクセスする必要があります。
Pythonパッケージスタック：Scikit-Learn、Pandas。 Web開発技術：HTML、CSS、JavaScript。必要なすべてのデータセットはリポジトリ自体に含まれています。
プロジェクトのウォークスルー：https：//www.youtube.com/watch?v=7zr-3olbr9e&t=186s
貢献者、Omkar Buchade、Nilesh Mehta、Shubham Ghodekar。
