Unüberwachtes Lernen von KI-Systemen bei der Auswertung von landwirtschaftlichen Prozessen
Autor(en):
Zusammenfassung
In dieser Arbeit sollen Einsatzmöglichkeiten von KI-Systemen gezeigt werden, die auf dem sogenannten unüberwachten Lernen basieren und somit keine Datengrundlage und kein Training benötigen. Dabei werden verschiedene Einsatzgebiete rund um den Maschineneinsatz und dessen Auswertung in der Landwirtschaft gezeigt. Deren Stärke liegt in dem Gruppieren von Daten und in dem Finden von Ausreißern. Es werden Vor- und Nachteile der Algorithmen gezeigt und der tatsächliche Nutzen im Einsatz diskutiert.
- Vollständige Referenz
- BibTeX
Stein, T.,
(2022).
Unüberwachtes Lernen von KI-Systemen bei der Auswertung von landwirtschaftlichen Prozessen.
In:
Gandorfer, M., Hoffmann, C., El Benni, N., Cockburn, M., Anken, T. & Floto, H.
(Hrsg.),
42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft.
Bonn:
Gesellschaft für Informatik e.V..
(S. 277-282).
@inproceedings{mci/Stein2022,
author = {Stein, Thoralf},
title = {Unüberwachtes Lernen von KI-Systemen bei der Auswertung von landwirtschaftlichen Prozessen},
booktitle = {42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft},
year = {2022},
editor = {Gandorfer, Markus AND Hoffmann, Christa AND El Benni, Nadja AND Cockburn, Marianne AND Anken, Thomas AND Floto, Helga} ,
pages = { 277-282 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
author = {Stein, Thoralf},
title = {Unüberwachtes Lernen von KI-Systemen bei der Auswertung von landwirtschaftlichen Prozessen},
booktitle = {42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft},
year = {2022},
editor = {Gandorfer, Markus AND Hoffmann, Christa AND El Benni, Nadja AND Cockburn, Marianne AND Anken, Thomas AND Floto, Helga} ,
pages = { 277-282 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
| Dateien | Groesse | Format | Anzeige | |
|---|---|---|---|---|
| GIL2022_Stein_Thoral_277-282.pdf | 417.3Kb | Öffnen |
Haben Sie fehlerhafte Angaben entdeckt? Sagen Sie uns Bescheid: Feedback abschicken
Mehr Information
ISBN: 978-3-88579-711-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2022
Sprache:
(de)
(de)
Typ: Text/Conference Paper

