Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135611Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | RICCE, W. da S. | |
| dc.contributor.author | BALDISSERA, T. C. | |
| dc.contributor.author | PINTO, C. E. | |
| dc.contributor.author | GARAGORRY, F. C. | |
| dc.date.accessioned | 2021-10-27T14:01:13Z | - |
| dc.date.available | 2021-10-27T14:01:13Z | - |
| dc.date.created | 2021-10-27 | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.citation | In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL CIÊNCIA, SAÚDE E TERRITÓRIO, 6., 2021, Lages. Saúde única: desafios e perspectivas: anais. Lages: Uniplac: Epagri, 2021. | |
| dc.identifier.uri | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135611 | - |
| dc.description | 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. | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights | openAccess | pt_BR |
| dc.subject | Predição | |
| dc.subject | Modelagem | |
| dc.title | Aprendizado de máquina para predição da qualidade nutricional de forrageiras. | |
| dc.type | Resumo em anais e proceedings | |
| dc.subject.thesagro | Produção Animal | |
| dc.format.extent2 | p. 31. | |
| riaa.ainfo.id | 1135611 | |
| riaa.ainfo.lastupdate | 2021-10-27 | |
| dc.contributor.institution | WILIAN DA SILVA RICCE, EPAGRI; TIAGO CELSO BALDISSERA, EPAGRI; CASSIANO EDUARDO PINTO, EPAGRI; FABIO CERVO GARAGORRY, CPPSUL. | |
| Aparece en las colecciones: | Resumo em anais de congresso (CPPSUL)  | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| resumo-1.pdf | 971,67 kB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
