Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: 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)

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción TamañoFormato 
resumo-1.pdf971,67 kBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir

FacebookTwitterDeliciousLinkedInGoogle BookmarksMySpace