Mejorando el rendimiento de los clasificadores de aprendizaje profundo a través de enfoques de preprocesamiento y desequilibrio de clases en un canal de detección de enfermedades de plantas
Autores: Ojo, Mike O.; Zahid, Azlan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Mejorando el rendimiento de los clasificadores de aprendizaje profundo a través de enfoques de preprocesamiento y desequilibrio de clases en un canal de detección de enfermedades de plantas
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Predicción de enfermedades de plantas
Algoritmos de aprendizaje profundo
Preprocesamiento de datos
Desequilibrio de clases
Detección de enfermedades de plantas
Clasificadores de aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
La base para predecir de manera efectiva enfermedades en plantas en una etapa temprana utilizando algoritmos de aprendizaje profundo es ideal para abordar la inseguridad alimentaria, atrayendo inevitablemente a investigadores y especialistas agrícolas para contribuir a su efectividad.
Descripción
La base para predecir de manera efectiva enfermedades en plantas en una etapa temprana utilizando algoritmos de aprendizaje profundo es ideal para abordar la inseguridad alimentaria, atrayendo inevitablemente a investigadores y especialistas agrícolas para contribuir a su efectividad.