Data/hora: 14/06/2024 19:05:16

Biblioteca(s): 	Embrapa Pecuária Sul.	
Data corrente: 	27/10/2021	
Data da última atualização: 	27/10/2021	
Autoria: 	RICCE, W. da S.; BALDISSERA, T. C.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C.	
Afiliação: 	WILIAN DA SILVA RICCE, EPAGRI; TIAGO CELSO BALDISSERA, EPAGRI; CASSIANO EDUARDO PINTO, EPAGRI; FABIO CERVO GARAGORRY, CPPSUL.	
Título: 	Aprendizado de máquina para predição da qualidade nutricional de forrageiras.	
Ano de publicação: 	2021	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL CIÊNCIA, SAÚDE E TERRITÓRIO, 6., 2021, Lages. Saúde única: desafios e perspectivas: anais. Lages: Uniplac: Epagri, 2021.	
Páginas: 	p. 31.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	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.	
Palavras-Chave: 	Modelagem; Predição.	
Thesagro: 	Produção Animal.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227238/1/resumo-1.pdf	
Registro original: 	Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL)	
Exemplares: 	CPPSUL - (14843-1) - UPC - RA - DD -  -  -  - DIS