ต้นแบบสำหรับอัลกอริทึมการแนะนำการเพาะปลูกแบบเรียลไทม์ใน Python โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล งานนี้นำเสนอระบบในรูปแบบของเว็บไซต์ ตรรกะทางธุรกิจใน Python ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายพืชผลที่ทำกำไรได้มากที่สุดในสภาพอากาศและสภาพดินที่คาดการณ์ไว้ในสถานที่ที่กำหนด ระบบที่เสนอจะรวมข้อมูลที่ได้จากดินที่เก็บพืชแผนกสภาพอากาศและโดยการใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง: การถดถอยเชิงเส้นหลายครั้งการทำนายของพืชที่เหมาะสมที่สุดตามสภาพแวดล้อมในปัจจุบัน สิ่งนี้ช่วยให้ชาวนามีตัวเลือกที่หลากหลายของพืชที่สามารถปลูกได้
ตรรกะทางธุรกิจสามารถอยู่ในไดเรกทอรี /mlr_algo.py เซิร์ฟเวอร์ถูกตั้งโปรแกรมโดยใช้ node.js ในการดำเนินการโครงการคุณเพียงแค่เรียกใช้สคริปต์ Node.js- 'Server.js' และนำทางไปยังที่อยู่ IP ที่แสดงบนพรอมต์เพื่อเข้าถึงระบบ
Python Package Stack: Scikit-Learn, Pandas เทคโนโลยีการพัฒนาเว็บ: HTML, CSS, JavaScript ชุดข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดรวมอยู่ในที่เก็บเอง
Project Walkthrough: https://www.youtube.com/watch?v=7ZR-3OLBR9E&t=186S
ผู้มีส่วนร่วม, Omkar Buchade, Nilesh Mehta, Shubham Ghodekar