Ta ksi??ka bada skrzy?owanie uczenia maszynowego (ML), sztucznej inteligencji (AI) i rolnictwa, koncentruj?c si? na ulepszaniu praktyk rolniczych poprzez rozwi?zania oparte na danych. Zaczyna si? od oceny systemów nawo?enia i nawadniania, zajmuj?c si? wyzwaniami integracyjnymi i podstawowymi komponentami, takimi jak czujniki, interfejsy komunikacyjne i mechanizmy nawo?enia. Ksi??ka podkre?la trudno?ci w wyborze odpowiednich modeli ze wzgl?du na mnogo?c opcji, co prowadzi do opó?nie? i wy?szych kosztów. Aby temu zaradzic, porównano modele nawo?enia i nawadniania w oparciu o wska?niki wydajno?ci, takie jak dokladno?c, koszt, zlo?ono?c i skalowalno?c. Proponuje równie? ulepszenia, takie jak fuzja modeli, w celu poprawy wydajno?ci systemu i zmniejszenia wysilków zwi?zanych z walidacj?. Teza wprowadza struktur? "MSMRBEF" do monitorowania gleby, wykorzystuj?c bioinspirowane przetwarzanie zespolowe i algorytmy genetyczne do rekomendowania upraw w oparciu o warunki ?rodowiskowe. Przedstawiono model "LEIFMCY", niedrogie, oparte na IoT rozwi?zanie do analizy plonów bawelny, optymalizuj?ce plony poprzez monitorowanie gleby w czasie rzeczywistym i analiz? predykcyjn?.