#420: 대마초와 기계 학습, 공동 벤처

대마초 재배자와 판매자는 기계 학습을 통해 돈을 버는 중

규모에 관계없이 대마초 재배자와 판매자는 매우 어려운 환경에서 사업을 하고 있습니다. 그들은不断으로 변경되는 규제 조치를 처리하는 동시에 복잡한 노동 규정 준수 문제와 은행 제한을 처리해야 합니다. 일반적인 비즈니스 및 공급망 운영 외에도 이 새로운 시장은 여전히 법적, 경제적으로 불안정하며 날씨도 점점 더 심해지고 있습니다. 따라서 대마초 제품 회사와 농업 산업 전체는 미래의 농업 기술을 준비하면서 기계 학습의 예측, 최적화 및 분석 능력을 활용하고 있습니다.

AgTech 및 대마초 산업의 도전

대마초 기반 생산자는 복잡한 농업 문제를 해결해야 합니다:

재배자:

• 해충과 질병 관리
• 효율적인 영양 계획 설계
• 최적의 환경 조건 보장
• 생산량 최적화 및 비용 최소화
• 법적 규제 준수

판매자:

• 복잡한 유통 과정을 이해하고 조직화
• 제조업체, 농민, 브랜드 및 고객 수요를 조정
• 미래 성장 및 확장에 대한 의사 결정
• 다중 주소세 구조 및 규제

재배의 운영 측면을 처리하고 판매의 마케팅 측면을 처리하기 위해 대마초 기반 제품 회사들은 이제 강력한 데이터를 활용할 수 있습니다. 이 데이터는 예측, 최적화 및 분석을 위한 기계 학습 능력을 갖춘 소프트웨어를 구동합니다.

클라우드 기반 생태계의 다음 특성은 기계 학습 솔루션을 구동합니다:

• 정보를 추출하기 위한 센서 및 하드웨어가 더 저렴

  • IoT 솔루션의 증가한 인기와 성공으로 스마트 기기의 광범위한 네트워크를 배포, 연결 및 설정할 수 있습니다. 이 지역화된 스트리밍 데이터는 예측 데이터 모델의 정확성에 중요한 구성 요소입니다.

• 컴퓨팅 및 저장 리소스가 점점 더 저렴

  • 클라우드 벤더 간의 경쟁은 저렴한 비용으로 혁신과 개발을 초래합니다. 충분한 데이터에 접근할 수 있다면 누구나 클라우드에서 기계 학습 솔루션을 구축하고 배포할 수 있습니다. 또한 모든 클라우드 제공업체는 사용한 만큼만 지불하는 방식의 모델을 사용하므로 고객은 사용하는 것만큼만 지불하면 됩니다.

• 알고리즘 및 데이터 처리 프레임워크가 널리 사용

  • 수집에서 분석까지 많은 데이터 처리 작업을 쉽게 업데이트하고 자동화할 수 있는 클라우드 기반 도구가 있습니다. 마찬가지로 사전 훈련된 기계 학습 모델 및 신경망 아키텍처를 사용하여 새로운 문제에 대한 이전 지식을 재사용할 수 있습니다.

도구, 프레임워크 및 저렴한 데이터 수집 장치의 이러한 풍부한 생태계는 농업에서 기계 학습을 가장 어려운 도전을 해결하는 비용 효율적인 솔루션으로 만들었습니다. 기계 학습이 농업 분야 전체를 다시塑造하고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

다음은 예측 모델링 솔루션이 대마초 재배자와 판매자에 의해 적용되는 몇 가지 간단한 방법입니다.

재배자를 위한 예측 모델: 운영 개선

포텐シー

대마초 식물의 화학적 구성 요소를 정확히 이해하는 것은 규제 조치를 준수하는 데 중요한 필요입니다. 예측 모델은 분광법, X선 이미지 기술 및 기계 학습을 결합하여 대마초 품종을 정확히 식별하고 라벨을 지정할 수 있습니다. 사용 가능한 데이터가 불충분한 경우에도 연구자들은 여전히 대마초 품종을 그들의 화학적 특성에 따라 약물, 레크리에이션, 결합, 산업용 등으로 구분할 수 있습니다. 이러한 모델은 공급망의 모든 단계에서 대마초의 강도를 더 잘 이해할 수 있도록 하며 최종 소비자에게 품질과 건강을 보장하는 안전 장치입니다.

수확 예측

작물에서 현지 실시간 데이터(습도, 온도, 빛)를 수집하는 것은 인공적이고 자연적인 재배 환경을 이해하는 첫 번째 단계입니다. 그러나 무엇을 심고 재배하는 동안 어떤 조치를 취할지 알지 못할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 수백 개의 기능(토양 유형, 강우량, 잎 수준의 건강 상태 측정 등)을 고려하는 복잡한 모델을 구축하면 예측 모델의 정확도가 향상됩니다. 모델은 최적의 투자 반환이 가능한 수치적 수확량 추정을 출력합니다.

위협 예측

과거 작물 성과는 미래의 위협과 질병을 예측하는 신뢰할 수 있는 지표가 아닙니다. 대신 자동화된 예측 모델을 사용하여 작물을 자연적이고 인공적인 환경에서 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 위협 예측 모델은 이미지 인식에서 날씨 시계열 데이터 분석에 이르기까지 다양한 기술을 사용합니다. 이를 통해 시스템은 미래의 위협을 예측하고 이상 현상을 감지하며 농민이 조치를 취하기 전에 초기 징후를 인식하도록 도와줍니다. 너무 늦기 전에 조치를 취하면 작물의 손실을 최소화하고 품질을 최대화할 수 있습니다.

판매자: 마케팅 및 공급망 최적화를 위한 역사적 고객 데이터 활용

고객 수명 가치

고객 수명 가치 (CLTV)는 판매와 마케팅 노력을影响하는 중요한 지표 중 하나입니다. 현대적인 예측 알고리즘은 이미 개인과 비즈니스 간의 미래 관계를 예측할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 고객을 낮은 지출, 높은 지출, 중간 지출 등으로 분류하거나 미래 지출에 대한 양적 추정을 예측할 수 있습니다. 이러한 고객과 그들의 지출習慣에 대한 세부적인 이해는 판매자에게 가치 있는 고객을 쉽게 식별하고 양육할 수 있는 방법을 제공합니다.

고객 세분화

세분화는 잘 타겟팅된 마케팅 노력의 기초입니다. 사전 구축된 솔루션과 사용자 정의 알고리즘은 모두 고객의 수백 가지 특성을 구별할 수 있습니다. 이러한 특성은 웹 활동 데이터, 과거 구매 기록, 심지어 소셜 미디어 활동에서 엔지니어링할 수 있습니다. 이 데이터는 고객을 그들이 공유하는 일련의 특성에 따라 그룹화합니다. 이를 통해 마케팅 노력을 미세하게 타겟팅할 수 있을 뿐만 아니라 유통 채널의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

대마초와 기계 학습의 공동 벤처는 연기만 불고 있는가?

모든 농업 시도와 마찬가지로 대마초를 재배하고 판매하는 것은 다양한 도전을 수반합니다. 기계 학습은 효율적인 생산과 유통의 장벽을 제거하고 있습니다. 회사들은 수동 분석으로 운영 성과와 관련된 제약과 매개 변수를 분석하는 대신 기계 학습을 통해 노력을 최적화하고 있습니다. 동시에 대마초를 판매하는 마케팅 측면은 점점 더 복잡하고 디지털화되고 있습니다. 이는 빅데이터의 힘을 끌어들이는 또 하나의 호출입니다. 소비자의 취향이 점점 더 세련되면서 제품의 다양성과 경쟁이 더激化됩니다. 이러한 모든 영역에서 예측, 이상 탐지, 다변량 최적화 등의 기계 학습 능력을 통해 미래의 불확실성을 제거하면 대마초 회사들이 엄청난 이익을 얻을 수 있습니다.

우리는 데이터가 모든 산업에서 혁명을 주도하는 세계에서 살고 있습니다. 공공 부문, 건강, 제조, 공급망 등이 모두 데이터의 혁신을 받고 있습니다. 농업 부문의 발전도 예외가 아닙니다. 데이터 기반 솔루션은 농민이 가장 어려운 결정에 도움을 주면서 혁신을 주도하고 있습니다. 예측 도구는 현지에서 실시간으로 수집된 데이터를 활용하여 운영 프로세스에서 불확실성을 제거합니다. 디지털, 데이터 기반 농업 최적화는 이미 전체 대마초 산업을 다시塑造하고 있습니다.