Título:	Predição da mastite subclínica em sistema de ordenha automatizado utilizando técnicas de aprendizado de máquina.
Autor:	FRAGA, M. M.
Afiliación:	MARIANA MASSONI FRAGA, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO.
Año:	2025
Referencia:	2025. 61 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Veterinárias) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Jaboticabal, SP, 2025.
Descripción:	Resumo: O objetivo deste estudo foi aplicar técnicas de aprendizado de máquina supervisionado para detectar mastite subclínica, combinando dados produtivos, zootécnicos, ambientais e microbiológicos obtidos em um sistema de ordenha robótica. Foram acompanhadas 103 vacas em lactação, em uma propriedade de São Carlos, SP, durante um ano. | Abstract: The objective of this study was to apply supervised machine learning techniques to detect subclinical mastitis by combining productive, zootechnical, environmental, and microbiological data obtained from a robotic milking system. Approximately 103 lactating cows were monitored over one year at a farm in São Carlos, SP, Brazil.
Thesagro:	Gado Leiteiro Ordenha Ordenha Mecânica Diagnostico Qualidade Glândula Mamaria
NAL Thesaurus:	Early diagnosis Milk quality
Palabras clave:	Mastite Mastite subclínica Predição da mastite Sistema de ordenha Aprendizado de máquina Diagnóstico precoce Qualidade do leite Modelos preditivos Udder health Predictive models
Notas:	Orientador: Luiz Francisco Zafalon (CPPSE). Financiamento: CNPq (403108/2023-3).
Tipo de Material:	Teses
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Tese/dissertação (CPPSE)