#420: Cannabis ve Makine Öğrenimi, Bir Ortak Girişim

Cannabis yetiştiricileri ve satıcıları makine öğrenimi ile birlikte para kazanıyorlar

Her ölçekteki cannabis yetiştiricileri ve satıcıları, oldukça zorlu bir ortamda iş yapıyorlar. Sürekli değişen düzenleyici önlemlerle uğraşırken, aynı zamanda kompleks işçi uyum sorunları ve bankacılık kısıtlamaları ile başa çıkmaları gerekiyor. Tipik iş ve tedarik zinciri operasyonlarının yanı sıra, bu ortaya çıkan pazar hala yasal, ekonomik ve giderek daha严重 hava koşullarıyla karşı karşıya. Sonuç olarak, cannabis ürün şirketleri ve tarım endüstrisi, geleceğin tarım teknolojisinin bir parçası olarak makine öğreniminin tahmin, optimize etme ve analiz etme yeteneğine bakıyorlar.

Tarım Teknolojisi ve Cannabis Endüstrisindeki Zorluklar

Cannabis tabanlı üreticiler, kompleks tarım sorunlarıyla başa çıkmak zorundalar:

Yetiştiriciler:

• Haşereleri ve hastalıkları yönetmek
• Verimli beslenme planları tasarlamak
• İdeal çevre koşullarını sağlamak
• Üretimi en üst düzeye çıkarmak ve masrafları minimize etmek
• Yasal düzenleyici uyumluluk

Satıcılar:

• Karmaşık dağıtım süreçlerini anlamak ve organize etmek
• Üreticiler, çiftçiler, markalar ve müşteri talebini koordine etmek
• Gelecek büyüme ve genişleme kararları almak
• Çoklu devlet vergi yapıları ve düzenlemeleri

Hem yetiştirme operasyonel tarafı hem de satış pazarlama tarafı için, cannabis tabanlı ürün şirketleri şimdi güçlü verilere başvurabilirler.Bu veriler, makine öğrenimi yeteneklerine sahip yazılımları besler ve geleceği tahmin edebilir modern algoritmalar ve veri işleme mimarileri sayesinde.

Aşağıdaki bulut tabanlı ekosistem özellikleri, makine öğrenimi çözümlerini güçlendiriyor:

• Bilgi çıkarmak için sensörler ve donanım daha ucuz

  • IoT çözümlerinin artan popülerliği ve başarısı, akıllı cihazların geniş ağlarını dağıtmayı, bağlamayı ve kurmayı mümkün kılıyor. Bu yerel akış verileri, tahmin edici veri modellerinin doğruluğu için kritik bir bileşendir.

• Hesaplama ve depolama kaynakları giderek daha uygun fiyatlı

  • Bulut satıcıları arasındaki rekabet, düşük maliyetle inovasyon ve geliştirmeye yol açıyor. Verilere erişim sağlayan herkes, bulutta ML çözümleri oluşturup dağıtabilir. Ayrıca, tüm bulut sağlayıcıları ödeme yapma modelini kullanıyor, böylece müşteriler yalnızca kullandıkları ve gerektirdikleri şeyi ödüyor.

• Algoritmalar ve veri işleme çerçeveleri geniş çapta mevcut

  • Çok sayıda veri işleme görevi (toplama ve analiz dahil) kolayca güncellenebilir ve otomatikleştirilebilir. Benzer şekilde, önceden eğitilmiş ML modelleri ve sinir ağı mimarileri, eski bilgilerle yeni sorunlara uygulanabilir.

Araçlar, çerçeveler ve ucuz veri toplama cihazlarının böyle zengin bir ekosistemi, tarım sektörünün en zorlu zorlukları için makine öğrenimini maliyet etkin bir çözüm haline getirdi. Şaşırtıcı değil ki, veri güdümlü optimizasyon, şu anda tüm tarım sektörünü, cannabis çiftçiliğinin ötesinde yeniden şekillendiriyor.

Aşağıda, tahmin edici model çözümlerinin hem cannabis yetiştiricileri hem de satıcılar tarafından nasıl uygulandığına dair birkaç kısa örnek verilmiştir.

Yetiştiriciler için: Operasyonel iyileştirmeler için tahmin edici modeller

Kuvvet

Cannabis bitkisinin kimyasal bileşimini doğru bir şekilde anlamak, düzenleyici önlemlere saygı göstermek için kritik bir gereksinimdir. Tahmin edici modeller spektroskopi, x-ışını görüntüleme teknikleri ve makine öğrenimi ile cannabis çeşitlerini doğru bir şekilde tanımlayabilir ve etiketleyebilir. Veri yetersiz olduğunda bile, araştırmacılar cannabis çeşitlerini kimyasal özelliklerine göre tıbbi, eğlence, karma ve endüstriyel olarak ayırt edebildiler. Bu tür modeller, yalnızca tedarik zincirinin tüm aşamalarında cannabis gücünü daha iyi anlamayı sağlar, aynı zamanda son tüketiciler için bir kalite ve sağlık güvencesi olarak görev yapar.

Verim Tahmini

Mahsulden (nem, sıcaklık, ışık) yerel, gerçek zamanlı veri toplamak, hem yapay hem de doğal yetiştirme ortamlarını anlamak için ilk adımdır. Ancak ne ekileceğini ve yetiştirme sırasında hangi eylemleri gerçekleştireceğini bilmek yetmeyebilir. Çeşitli veri kaynaklarını birleştirerek ve yüzlerce özelliğe (toprak türü, yağmur, yaprak sağlığı measures dahil) sahip kompleks modeller oluşturarak, tahmin edici modellerin doğruluğunu artırabilir. Modeller daha sonra numeric verim tahmini sağlar ve çiftçilere optimize edilmiş çözümler sunar.

Tehdit Tahmini

Geçmiş mahsul performansı, gelecekteki tehditleri ve hastalıkları güvenilir bir şekilde tahmin edemez. Otomatik tahmin modelleri, mahsulleri hem doğal hem de yapay ortamlarda sürekli olarak izlemek için kullanılabilir. Tehdit tahmini modelleri görüntü tanıma ve hava zaman serisi veri analizine kadar çeşitli tekniklere dayanır. Böylece sistem, gelecekteki tehditleri öngörebilir, anomalileri tespit edebilir ve çiftçilerin erken işaretleri tanımalarına yardımcı olabilir. Zamanında harekete geçmek, çiftçilerin kaybı en aza indirmesine ve mahsul kalitesini en üst düzeye çıkarmasına olanak tanır.

Satıcılar için: Pazarlama ve tedarik zinciri optimizasyonu için historical müşteri verilerini kullanın

Müşteri Ömrü Değeri

Müşteri Ömrü Değeri (CLTV), satış ve pazarlama çabalarını etkileyen kritik öneme sahip bir ölçüttür. Modern tahmin algoritmaları, already gelecekteki bireyler ve işletmeler arasındaki ilişkileri tahmin edebiliyor. Bu algoritmalar, müşterileri (örneğin düşük harcama, yüksek harcama, orta harcama) farklı kümeler halinde sınıflandırabilir veya gelecekteki harcamalarının nicel tahminlerini bile yapabilir. Müşterilerin ve harcama alışkanlıklarının böyle bir ince理解i, satıcıların değerli müşterileri kolayca tanımlamasına ve onlara önem vermesine olanak tanır.

Müşteri Segmentasyonu

Segmentasyon, iyi hedeflenmiş pazarlama çabalarının temelidir. Hem önceden oluşturulmuş çözümler hem de özel olarak oluşturulmuş algoritmalar, müşterileri yüzlerce ilgili özelliğe göre ayırt edebilir. Bu özellikler, web etkinliği verileri, geçmiş satın alma geçmişi, hatta sosyal medya etkinliğinden elde edilebilir. Bu veriler, müşterilerin paylaştıkları bir dizi özellik göre gruplandırılmasına olanak tanır. Bu, yalnızca pazarlama çabalarının mikro hedeflenmesini sağlar, aynı zamanda dağıtım kanallarının verimliliğini de artırır.

Cannabis ve makine öğrenimi arasındaki ortak girişim duman mı çıkıyor? 

Her tarım girişimi gibi, cannabis yetiştirmek ve satmak da çeşitli zorluklarla gelir.  Makine öğrenimi, verimli üretim ve dağıtımın önündeki engelleri kaldırıyor.  Şirketler, operasyonel performansı etkileyen kısıtlamaları ve parametreleri analiz etmek için manuel analize başvurmak yerine makine öğrenimine geçiyorlar. Aynı zamanda, cannabis satmak için pazarlama tarafı giderek daha karmaşık ve dijital hale geliyor, büyük verinin gücünü getirmek için başka bir çağrı. Tüketicilerin zevkleri giderek daha sofistike hale geldikçe, ürün çeşitliliği ve rekabet daha da artıyor. Makine öğrenimi ile gelecekteki belirsizliği, tahmin, anomalileri tespit, çok değişkenli optimizasyon ve daha fazlasını ortadan kaldırmak, cannabis şirketlerinin büyük karlar elde etmesine yardımcı oluyor. 

Veri, tüm endüstrilerde bir devrimi yönetiyor: kamu sektörü, sağlık, üretim ve tedarik zinciri. Tarım sektöründeki gelişmeler de istisna değil: veri güdümlü çözümler, çiftçilerin en zorlu kararlarına yardımcı olarak inovasyonu yönlendiriyor. Tahmin edici araçlar, yerel olarak toplanan gerçek zamanlı verileri kullanarak operasyonel süreçlerin belirsizliğinden korkmadan yararlanıyor. Dijital, veri güdümlü tarım optimizasyonu zaten tüm cannabis endüstrisini yeniden şekillendiriyor.