#420：大麻和机器学习，合资企业

大麻种植者和销售者正在通过机器学习获利并获利

无论规模如何，大麻种植者和销售者都在一个极具挑战性的环境中开展业务。 在应对不断变化的监管措施的同时，他们还需要应对复杂的劳工合规问题和银行限制。 除了典型的商业和供应链运作之外，这个新兴市场在法律、经济上仍然不稳定，并且面临着日益恶劣的天气。 因此，大麻产品公司和整个农业行业在拥抱农业技术的未来时，都在寻求机器学习的预测、优化和分析能力。

农业科技和大麻行业面临的挑战

以大麻为基础的生产者必须解决复杂的农业问题：

种植者：

• 防治病虫害
• 设计有效的营养计划
• 确保理想的环境条件 
• 优化输出，同时最大限度地减少开销
• 法律法规合规性

卖家：

• 了解并组织复杂的分销流程
• 协调制造商、农民、品牌和客户需求
• 为未来的增长和扩张做出决策
• 多州税收结构和法规

为了处理种植的运营方面以及销售的营销方面，大麻产品公司现在可以利用强大的数据。 这些数据为具有机器学习能力的软件提供了动力，这些软件可以 预测 未来 通过现代算法和数据处理架构。

基于云的生态系统的以下特征正在为机器学习解决方案提供动力：

• 用于提取信息的传感器和硬件更便宜

  • 物联网解决方案的日益普及和成功使得部署、连接和建立庞大的智能设备网络成为可能。 这种本地化的流数据是预测数据模型准确性的关键组成部分。

• 计算和存储资源越来越便宜

  • 云厂商之间的竞争带来低成本的创新和发展。 任何人都可以在云中构建和部署机器学习解决方案，只要他们能够访问足够的数据。 此外，所有云提供商都使用即用即付模式，允许客户只需为他们使用和需要的内容付费。
    

• 算法和数据处理框架广泛可用

  • 许多数据处理任务（从收集到分析的整个过程）可以使用基于云的工具轻松更新和自动化。 同样，预先训练的机器学习模型和神经网络架构可以使用旧知识来解决新问题。

如此丰富的工具、框架和廉价数据收集设备生态系统已将农业中的机器学习变成了应对最严峻挑战的可行且经济高效的解决方案。 难怪数据驱动的优化目前正在重塑整个农业部门，而不仅仅是大麻种植。

以下是大麻种植者和销售者应用预测建模解决方案的一些简要方法。

对于种植者：运营改进的预测模型

效力

准确了解大麻植物的化学成分对于遵守监管措施至关重要。 预测模型 可以结合光谱学、X射线成像技术和机器学习来准确识别 大麻素，从而标记大麻品种。 即使在可用数据不足的情况下， 研究人员 仍然能够根据大麻品种的化学特性将其分为不同的类别（药用、娱乐、组合、工业）。 这些模型不仅可以更好地了解供应链各个阶段的大麻效力，而且可以保障最终消费者的质量和健康。 

产量预测

收集作物的本地实时数据（湿度、温度、光照）是了解人工和自然生长环境的第一步。 然而，知道 种植什么以及在生长过程中采取什么行动可能还不够。 整合各种数据源并构建考虑数百个特征（从土壤类型和降雨量到叶级健康指标）的复杂模型，可以提高预测模型的准确性。 然后，模型输出数字产量估计值，为农民提供 优化的解决方案 以获得最佳的投资回报。

威胁预测

历史作物表现并不是即将到来的威胁和疾病的可靠指标。 相反，自动预测模型可用于在自然和人工环境中持续监测农作物。 威胁预测模型 依赖多种技术，从图像识别到天气时间序列数据分析。 从而使系统能够预测即将到来的威胁， 检测异常，并帮助农民识别早期迹象。 在为时已晚之前采取行动使他们能够最大限度地减少损失并最大限度地提高作物质量。

对于卖家：利用历史客户数据进行营销和供应链优化

客户终身价值

客户生命周期价值（CLTV） 是影响销售和营销工作的关键措施之一。 现代预测算法已经能够预测个人和企业之间的未来关系。 这些算法可以将客户（例如低支出、高支出、中等支出）分类到不同的集群中，甚至可以预测他们未来支出的可量化估计。 这种对客户及其消费习惯的细致了解为卖家提供了一种轻松识别和培养高价值客户的方法。 

客户细分

用户分类 是有针对性的营销工作的基础。 预构建的解决方案以及定制的算法都能够区分数百个相关的客户特征。 这些功能可以根据各种内部和外部数据源进行设计：网络活动数据、过去的购买历史记录，甚至社交媒体活动。 这些数据导致客户根据他们共享的一组特征进行分组。 这不仅可以实现营销工作的微观目标，还可以提高分销渠道的效率。

大麻和机器学习的合资企业是在冒烟吗？ 

与任何农业活动一样，种植和销售大麻等作物也面临着各种挑战。 机器学习正在消除高效生产和分销的障碍。 公司正在寻求超越手动分析的方法来分析运营绩效所涉及的约束和参数。 他们正在转向机器学习来优化他们的工作。 与此同时，销售大麻的营销方面正变得越来越复杂和数字化，这也是引入大数据力量的另一个呼声。 随着消费者的品味日益成熟，产品种类越来越丰富，竞争也越来越激烈。 通过机器学习的预测、异常检测、多变量优化等功能消除所有这些领域的未来不确定性，正在帮助大麻公司获得巨额利润。 

我们生活在一个数据正在引领所有行业革命的世界：公共部门、卫生、制造和供应链。 农业领域的发展也不例外：数据驱动的解决方案通过帮助农民做出最具挑战性的决策来推动创新。 预测工具用于利用实时收集的本地数据，从而消除运营流程中对不确定性的恐惧。 数字化、数据驱动 农业优化 已经在重塑整个 大麻产业.