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| Registros recuperados : 523 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
10/09/2021 |
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Data da última atualização: |
22/09/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 5 |
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Autoria: |
SILVA, W. D.; PEREIRA, S. S. L.; PEREIRA, D. S.; COSTA, M. O. X. D. |
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Afiliação: |
WESKLEY DAMASCENO SILVA, IFCE; SILAS SANTIAGO LOPES PEREIRA, IFCE; DANIEL SANTIAGO PEREIRA, CPATU; MICHELL OLIVIO XAVIER DA COSTA, CPATU. |
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Título: |
Um sistema baseado em machine learning para apoio à decisão no gerenciamento de produção apícola. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Agrotecnologia, v. 11, n. 1, p. 8-19, 2021. |
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DOI: |
10.18378/rebagro.v11i1.8679 |
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Idioma: |
Português |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de Máquina; Modelos Preditivos; Regressão; Sistemas de Informação. |
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Thesagro: |
Apicultura. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226305/1/8679-Texto-do-artigo-44975-1-10-20210315-1.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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