概述
条件因作物、土壤、地区、季节、传感器和管理实践而异。必须根据模型使用的现场条件和决策来评估模型。
主要要点
- 定义时间、作物和决策。
- 跨农场和季节进行评估。
- 保留数据控制和手动权限。
深入探讨
定义农艺成果和时间。识别可能的疾病、建议灌溉和预测产量需要不同的证据。检查每个传感器或天气功能何时可用，并避免在之前做出的决策中使用未来的信息。跨田地、季节、品种、相机和天气条件进行评估。在一个农场训练的模型可能依赖于不转移的土壤或管理模式。包括罕见疾病、干旱、洪水和丢失传感器的情况，这些情况下错误的成本很重要。将预测与行动和资源联系起来。灌溉建议应考虑水的可用性、土壤限制、作物阶段和操作人员的做法。收益率估算应传达不确定性，而不是成为对买家的承诺。保护农场数据并维护操作员权限。版本传感器、模型和领域边界；监测新作物或设备后的漂移；当模型不确定或不可用时，保持安全的手动流程。
04工作示例
避免季节性捷径
想象一下，一个疾病检测器主要根据夏季图像进行训练，其中特定的叶子颜色既表示疾病又表示强烈的阳光。
在另一个季节进行测试，并在捷径失败时调整数据或模型。
在使用建议进行治疗之前测量检测和误报。
它显示了什么
构建的场景展示了为什么领域多样性很重要。
现实世界的实施
在看不见的田地和照明条件下测试作物图像检测器。
将灌溉建议与不同季节的用水量和作物结果进行比较。
付诸实践
为什么这很重要
- 背景与规则. 行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
- 质量控制. 领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
- 构建选择. 成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
留意
- 监管要求可能会使原本强大的原型失效。
- 历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
- 遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
后续步骤
- 让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
- 在启动前设计审计跟踪和文档。
- 尽早验证合规性和安全义务。
- 分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
资料来源与延伸阅读
- Google数据集特征和泛化
不断探索
常见问题
在一个农场训练的作物模型是否适用于所有地方？
不是自动的。土壤、作物、相机、气候和管理差异可能会改变模型学到的关系。