Apprentissage zéro-shot centré sur les données pour l’agriculture de précision avec Dimitris Zermas

Aujourd’hui, nous sommes rejoints par Dimitris Zermas, scientifique principal de la société Agriscience Sentera. Le travail de Dimitris chez Sentera se concentre sur le développement d’outils pour l’agriculture de précision à l’aide de l’apprentissage automatique, y compris du matériel tel que les caméras et les capteurs, ainsi que les modèles ML pour analyser la grande quantité de données qu’ils acquièrent. Nous explorons certains cas d’utilisation spécifiques pour l’apprentissage automatique, y compris le comptage des plantes, les défis de travailler avec les techniques de vision informatique classiques, la gestion des bases de données et l’annotation des données. Nous discutons également de leur utilisation d’approches telles que l’apprentissage zéro et comment ils ont profité d’un état d’esprit centré sur les données lors de la construction d’un produit meilleur et plus rentable.