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dc.contributor.authorRICCE, W. da S.
dc.contributor.authorBALDISSERA, T. C.
dc.contributor.authorPINTO, C. E.
dc.contributor.authorGARAGORRY, F. C.
dc.date.accessioned2021-10-27T14:01:13Z-
dc.date.available2021-10-27T14:01:13Z-
dc.date.created2021-10-27
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationIn: SIMPÓSIO INTERNACIONAL CIÊNCIA, SAÚDE E TERRITÓRIO, 6., 2021, Lages. Saúde única: desafios e perspectivas: anais. Lages: Uniplac: Epagri, 2021.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135611-
dc.descriptionIntrodução: 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.
dc.languagePortugues
dc.language.isopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectPredição
dc.subjectModelagem
dc.titleAprendizado de máquina para predição da qualidade nutricional de forrageiras.
dc.typeParte de livro
dc.subject.thesagroProdução Animal
dc.format.extent2p. 31.
dc.contributor.institutionWILIAN DA SILVA RICCE, EPAGRI; TIAGO CELSO BALDISSERA, EPAGRI; CASSIANO EDUARDO PINTO, EPAGRI; FABIO CERVO GARAGORRY, CPPSUL.
Appears in Collections:Resumo em anais de congresso (CPPSUL)

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