NORMALIZED INPUT VECTORS: THE PRIMARY STAGE OF DATA PREPARATION

Аннотация

. Защита сельскохозяйственных культур от вредителей в Северном Казахстане, таких как хлебная полосатая блошка (Phyllotreta vittula) занимает важнейшее место в растениеводстве, позволяя не только сохранить урожай, но и укрепить продовольственную безопасность. Раннее выявление вредителя для поиска решений по-прежнему остается проблемой в области устойчивого сельского хозяйства. Наиболее перспективным способом защиты растений от вредителя является использование новых технологий, таких как машинное обучение, нейронная сеть.  Исследуем факторы по выявлению хлебной полосатой блошки, с целью получения разносторонней информации: организуется сбор и обработка данных, характеризующих видовой состав, распространение и развитие вредителя, собираем данные за последние десять лет в Северном Казахстане. Выбранный метод машинного обучения будут использовать числовые данные по идентификации вредителя растений. Применение машинного обучения в сельском хозяйстве позволяет повысить эффективность и точность ведения сельского хозяйства с меньшими затратами труда и высоким качеством продукции. Следующим этапом исследования является нормализовать все собранные данные, используя нормализацию данных в программе Python и в дальнейшем применение их в обучении нейронной сети. Процесс нормализации входит в начальный этап, после сбора данных  при прогнозировании в машинном обучении.