Tecniche di Machine Learning applicate all’agricoltura di precisione: un’analisi per la predizione della bontà del raccolto.

Nella presente tesi si presenta l'importanza del ruolo dell'agricoltura di precisione nell'industria 4.0, ne vengono illustrati la storia, gli obiettivi e la diffusione di nel territorio italiano. L'intelligenza artificiale, più nello specifico, il machine learning insieme all'internet of things capitanano questa nuova tecnologia. Viene svolto quindi un'approfondimento sull'intelligenza artificiale, in particolare sulle tecniche di machine learning a livello teorico, focalizzandosi sulla classificazione e alcune delle sue tecniche. Infine, viene effettuata un'analisi predittiva su un set di dati con l'obiettivo di studiare l'influenza dei pesticidi su dati di colture raccolte a fine stagione, col fine di predire se le piantagioni vengono effettivamente danneggiate o meno dall'utilizzo di prodotti fitosanitari.