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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135611| Título: | Aprendizado de máquina para predição da qualidade nutricional de forrageiras. |
| Autor: | RICCE, W. da S.![]() ![]() BALDISSERA, T. C. ![]() ![]() PINTO, C. E. ![]() ![]() GARAGORRY, F. C. ![]() ![]() |
| Afiliación: | WILIAN DA SILVA RICCE, EPAGRI; TIAGO CELSO BALDISSERA, EPAGRI; CASSIANO EDUARDO PINTO, EPAGRI; FABIO CERVO GARAGORRY, CPPSUL. |
| Año: | 2021 |
| Referencia: | In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL CIÊNCIA, SAÚDE E TERRITÓRIO, 6., 2021, Lages. Saúde única: desafios e perspectivas: anais. Lages: Uniplac: Epagri, 2021. |
| Páginas: | p. 31. |
| Descripción: | Introdução: algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas interessantes para classificação de grupos e predição. Objetivo: avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da qualidade nutricional de forrageiras produzidas em sistemas integrados de produção agropecuária. |
| Thesagro: | Produção Animal |
| Palabras clave: | Predição Modelagem |
| Tipo de Material: | Resumo em anais e proceedings |
| Acceso: | openAccess |
| Aparece en las colecciones: | Resumo em anais de congresso (CPPSUL)![]() ![]() |
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