#420: 대마와 기계 학습, 공동 벤처

대마 재배자와 판매자들은 기계 학습으로 돈을 버고 현금화하고 있다

규모에 관계없이 대마 재배자와 판매자들은 특히 어려운 환경에서 사업을 하고 있다. 그들은不断变化하는 규제 조치를 처리해야 할 뿐만 아니라 복잡한 노동 규정 준수 문제와 은행 제한도 처리해야 한다. 일반적인 비즈니스 및 공급망 운영 외에도 이 새로운 시장은 여전히 법적으로, 경제적으로, 그리고 날씨가 점점 더 심해지는 상황에서 불안정하다. 결과적으로 대마 제품 회사와 농업 산업 전체는 예측, 최적화, 분석할 수 있는 기계 학습의 능력을 통해 미래의 농업 기술을 받아들이고 있다.

AgTech 및 대마 산업의 도전

대마 기반 생산자들은 복잡한 농업 문제를 해결해야 한다:

재배자:

• 해충과 질병을 관리한다
• 효율적인 영양 계획을 설계한다
• 理想的な 환경 조건을 보장한다
• 출력을 최적화하면서 비용을 최소화한다
• 법적 규제 준수를 보장한다

판매자:

• 복잡한 분배 과정을 이해하고 조직한다
• 제조업체, 농民, 브랜드, 고객 수요를 조정한다
• 미래 성장과 확장을 위한 결정을 내린다
• 다중 주소 세금 구조와 규제

재배와 판매의 운영 측면을 처리하기 위해 대마 기반 제품 회사들은 강력한 데이터를 활용할 수 있다. 이 데이터는 예측 가능한 소프트웨어를 구동하며, 이는 현대적인 알고리즘과 데이터 처리 아키텍처를 통해 미래를 예측할 수 있다.

클라우드 기반 생태계의 다음 특성은 기계 학습 솔루션을 강화한다:

• 정보를 추출하기 위한 센서와 하드웨어가 저렴하다

  • IoT 솔루션의 인기와 성공으로 스마트 디바이스의 대규모 네트워크를 배포, 연결, 설정할 수 있다. 이 로컬화된 스트리밍 데이터는 예측 데이터 모델의 정확성을 위한 중요한 구성 요소이다.

• 컴퓨팅 및 저장 리소스가 점점 더 저렴하다

  • 클라우드 벤더 간의 경쟁은 저렴한 비용으로 혁신과 개발을 가능하게 한다. 충분한 데이터에 접근할 수 있다면 누구나 클라우드에서 기계 학습 솔루션을 구축하고 배포할 수 있다. 또한 모든 클라우드 제공업체는 사용한 만큼만 지불하는 모델을 사용하므로 고객은 사용한 리소스만 지불하면 된다.
    

• 알고리즘 및 데이터 처리 프레임워크가 널리 사용된다

  • 많은 데이터 처리 작업(수집에서 분석까지)은 클라우드 기반 도구를 사용하여 쉽게 업데이트되고 자동화될 수 있다. 또한 사전 훈련된 기계 학습 모델과 신경망 아키텍처를 사용하여 이전 지식으로 새로운 문제를 해결할 수 있다.

도구, 프레임워크, 저렴한 데이터 수집 장치의 풍부한 생태계는 농업에서 기계 학습을 비용 효율적인 솔루션으로 만들었다. 기계 학습은 농업 분야의 가장 어려운 도전을 해결하는 데 사용된다. 이는 데이터 최적화를 통해 농업 분야 전체를 재정의하고 있다.

以下은 예측 모델 솔루션이 대마 재배자와 판매자에 의해 적용되는 몇 가지 간단한 방법이다.

재배자용: 운영 개선 위한 예측 모델

포텐시

대마 식물의 화학적 구성 요소를 정확하게 이해하는 것은 규제 조치를 존중하기 위한 필수적이다. 예측 모델은 분광법, X선 영상 기술, 기계 학습을 결합하여 대마 변종을 정확하게 식별하고 라벨을 지정할 수 있다. 즉, 대마의 화학적 구성 요소를 식별하여 규제 조치를 준수할 수 있다.

수확 예측

작물에서 현지, 실시간 데이터를 수집하는 것은 인공적이고 자연적인 재배 환경을 이해하는 첫 번째 단계이다. 그러나 무엇을 심고 재배하는 동안 어떤 조치를 취할지 알지 못한다면 충분하지 않다. 다양한 데이터 소스를 결합하고 수백 개의 특징(토양 유형, 강우, 잎 수준의 건강 상태 측정 등)을 고려하는 복잡한 모델을 구축하면 예측 모델의 정확도를 향상시킬 수 있다. 모델은 숫자 수확 추정치를 출력하여 농민에게 최상의 투자 수익을 제공한다.

위협 예측

과거 작물 성과는 향후 위협과 질병을 예측하는 신뢰할 수 있는 지표가 아니다. 자동화된 예측 모델을 사용하여 작물을 자연적이고 인공적인 환경에서 지속적으로 모니터링할 수 있다. 위협 예측 모델은 이미지 인식에서 날씨 시간 시리즈 데이터 분석에 이르기까지 다양한 기술을 사용한다. 이를 통해 시스템은 향후 위협을 예측하고, 이상을 감지하고, 농민이 조치를 취할 수 있도록早期 경고를 제공할 수 있다.

판매자용: 마케팅 및 공급망 최적화를 위한 역사적 고객 데이터 활용

고객 평생 가치

고객 평생 가치 (CLTV)는 판매와 마케팅 노력을影响하는 중요한 지표 중 하나이다. 현대적인 예측 알고리즘은 이미 개인과 비즈니스 간의 미래 관계를 예측할 수 있다. 이러한 알고리즘은 고객을 분류(예: 낮은 지출, 높은 지출, 중간 지출)하거나 미래 지출을 양적으로 예측할 수 있다. 이러한 고객에 대한 세부적인 이해는 판매자에게 가치 있는 고객을 식별하고 양육할 수 있는 방법을 제공한다.

고객 세분화

세분화는 잘 타겟팅된 마케팅 노력의基础이다. 사전 구축된 솔루션과 사용자 정의 알고리즘은 모두 수백 개의 관련 고객 특징을 구별할 수 있다. 이러한 특징은 웹 활동 데이터, 과거 구매 기록, 사회적 미디어 활동 등 다양한 내부 및 외부 데이터 소스에서 엔지니어링할 수 있다. 이러한 데이터는 고객을 공유하는 특성에 따라 그룹화한다. 이는 마케팅 노력의 미시 타겟팅과 분배 채널의 효율성을 개선한다.

대마와 기계 학습의 공동 벤처는 허구인가?

모든 농업 시도와 마찬가지로 대마를 재배하고 판매하는 것은 다양한 도전을 수반한다. 기계 학습은 효율적인 생산과 분배의 장벽을 제거한다. 회사들은 수동 분석을 넘어 운영 성능에涉及된 제약과 매개변수를 분석하기 위해 기계 학습을 사용하고 있다.同時에, 판매의 마케팅 측면은 점점 더 복잡하고 디지털화되고 있다. 이는 빅 데이터의 힘을 끌어들이는 또 하나의 호출이다. 소비자의 취향이 점점 더 정교해짐에 따라 제품과 경쟁이 더욱激化된다. 이러한 모든 영역에서 예측, 이상 감지, 다변수 최적화 등의 기계 학습 능력을 통해 미래의 불확실성을 제거함으로써 대마 회사들은巨額의 이익을 얻고 있다.

우리는 데이터가 모든 산업에서 혁명을 일으키고 있는 세계에 살고 있다: 공공 부문, 건강, 제조, 공급망. 농업 부문의 발전도 예외가 아니다: 데이터 기반 솔루션이 농민이 가장 어려운 결정에 도움을 주는 혁신을 주도하고 있다. 예측 도구는 현지에서 실시간으로 수집된 데이터를 활용하여 운영 과정에서 불확실성의 두려움을 제거한다. 데이터 기반 농업 최적화는 이미 전체 대마 산업을 재정의하고 있다.