Título:	Aprendizado de máquina para predição da qualidade nutricional de forrageiras.
Autoria:	RICCE, W. da S. BALDISSERA, T. C. PINTO, C. E. GARAGORRY, F. C.
Afiliação:	WILIAN DA SILVA RICCE, EPAGRI; TIAGO CELSO BALDISSERA, EPAGRI; CASSIANO EDUARDO PINTO, EPAGRI; FABIO CERVO GARAGORRY, CPPSUL.
Ano de publicação:	2021
Referência:	In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL CIÊNCIA, SAÚDE E TERRITÓRIO, 6., 2021, Lages. Saúde única: desafios e perspectivas: anais. Lages: Uniplac: Epagri, 2021.
Páginas:	p. 31.
Conteúdo:	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
Palavras-chave:	Predição Modelagem
Tipo do material:	Resumo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Resumo em anais de congresso (CPPSUL)