Aprendizado de máquina para predição da qualidade nutricional de forrageiras.

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Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	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 nas coleções:	Resumo em anais de congresso (CPPSUL)

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