| KEYWORD |
Esplorazione di algoritmi di Machine learning per l’agricoltura di precisione
Parole chiave MACHINE LEARNING, SMART AGRICULTURE
Riferimenti DANILO DEMARCHI, UMBERTO GARLANDO, MAURIZIO MARTINA
Gruppi di ricerca MiNES (Micro&Nano Electronic Systems)
Tipo tesi SPERIMENTALE
Descrizione Il candidato si occuperà dell’esplorazione di modelli di machine learning applicati all’agricoltura di precisione. In particolare, saranno utilizzati dati impedenziometrici ed ambientali per la creazione di modelli predittivi in grado di valutare lo stato di salute di una pianta. In una prima fase sarà richiesto un ordinamento ed una manipolazione di dati già acquisiti in modo da facilitare la successiva implementazione di algoritmi predittivi.
In seguito, è richiesta un’analisi di modelli di machine learning per valutarne l’efficacia nel discriminare lo stato di salute di una pianta. Infine, la possibilità di creazione dei modelli analizzati potrà eventualmente essere integrata all’interno di un framework già esistente scritto in Python.
Conoscenze richieste Programmazione in Python, utilizzo software di versioning Git (gradito)
Scadenza validita proposta 21/11/2023
PROPONI LA TUA CANDIDATURA