Data/hora: 23/09/2024 20:09:49

Biblioteca(s): 	Embrapa Amazônia Oriental.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Periódico Indexado	
Circulação/Nível: 	B - 5	
Data corrente: 	10/09/2021	
Data da última atualização: 	22/09/2021	
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.	
Título: 	Um sistema baseado em machine learning para apoio à decisão no gerenciamento de produção apícola.	
Ano de publicação: 	2021	
Fonte/Imprenta: 	Revista Brasileira de Agrotecnologia, v. 11, n. 1, p. 8-19, 2021.	
DOI: 	10.18378/rebagro.v11i1.8679	
Idioma: 	Português	
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.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado de Máquina; Modelos Preditivos; Regressão; Sistemas de Informação.	
Thesagro: 	Apicultura.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226305/1/8679-Texto-do-artigo-44975-1-10-20210315-1.pdf	
Registro original: 	Embrapa Amazônia Oriental (CPATU)	
Exemplares: 	CPATU - (56820-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS