Título:	Um sistema baseado em machine learning para apoio à decisão no gerenciamento de produção apícola.
Autoria:	SILVA, W. D. PEREIRA, S. S. L. PEREIRA, D. S. COSTA, M. O. X. D.
Afiliação:	WESKLEY DAMASCENO SILVA, IFCE; SILAS SANTIAGO LOPES PEREIRA, IFCE; DANIEL SANTIAGO PEREIRA, CPATU; MICHELL OLIVIO XAVIER DA COSTA, CPATU.
Ano de publicação:	2021
Referência:	Revista Brasileira de Agrotecnologia, v. 11, n. 1, p. 8-19, 2021.
Conteúdo:	O setor apícola tem ganhado grandes proporções nos últimos tempos em termos de produção e comercialização de produtos, como o mel e seus derivados. O Brasil, apesar de ter acompanhado esse crescimento e possuir boas características para o desenvolvimento da apicultura, ainda sofre com a limitação no uso de ferramentas tecnológicas, o que afeta diretamente os níveis de produção. Este artigo propõe o desenvolvimento de uma ferramenta tecnológica que auxilie o apicultor no gerenciamento eficiente da produção apícola e na tomada de decisão a partir de modelos preditivos baseados em Machine Learning (ML) e integrados a um sistema web. Para tanto, foram utilizados diferentes algoritmos de ML para predição de produção de mel, tais como a Regressão Linear Múltipla, Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron (MLP) e Support Vector Regression (SVR). Os modelos gerados foram avaliados com base no coeficiente de determinação (R2 ou Score) e o cálculo de erro das predições utilizando a Root Mean Squared Error (RMSE). Os resultados desta pesquisa contam com um sistema web em desenvolvimento e resultados dos experimentos realizados, que mostram uma melhor performance da técnica MLP com Score de 0.98 e RMSE de 711196 libras.
Thesagro:	Apicultura
Palavras-chave:	Aprendizado de Máquina Regressão Modelos Preditivos Sistemas de Informação
Digital Object Identifier:	10.18378/rebagro.v11i1.8679
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CPATU)