Data/hora: 05/06/2024 17:20:54

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	21/09/2018	
Data da última atualização: 	21/01/2020	
Autoria: 	VASCONCELOS, G. T.; OLIVEIRA, S. R. de M.	
Afiliação: 	GABRIEL TESTON VASCONCELOS, Bolsista CNPq (PIBIC); STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.	
Título: 	Avaliação da eficiência de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática de solos.	
Ano de publicação: 	2018	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 12., 2018, Campinas. Anais... [S.l: s.n], 2018.	
Páginas: 	Não paginado.	
ISBN: 	978-85-7029-145-5	
Idioma: 	Português	
Notas: 	CIIC 2018. Nº 17603.	
Conteúdo: 	RESUMO - Técnicas de mineração de dados têm sido usadas, estrategicamente, para transformar dados em informações e conhecimentos visando subsidiar o processo decisório em vários domínios. Na agricultura, em particular, essas técnicas são eficientes para selecionar um conjunto de atributos relevantes no processo de geração de modelos preditivos em bancos de dados com muitas variáveis. Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência de diferentes algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) para classificação automática de solos, no 1º nível categórico do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). Os dados foram obtidos do projeto Mapeamento de Recursos Naturais do Brasil, liderado pelo Instituo Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Alguns algoritmos de AM (árvore de decisão, SVM, kNN) foram utilizados para classificação de solos de acordo com o SiBCS. Os resultados obtidos são promissores e abrem perspectivas para a classificação automática de solos, a partir de critérios definidos e de informações organizadas em bancos de dados.	
Palavras-Chave: 	Algoritmo k-vizinhos mais próximos; Aprendizado de máquina; Árvores de decisão; Atributos de solos; Classificação de solos; Data mining; Decision trees; Máquinas de Vetores Suporte; Mineração de dados; Soil attributes.	
Thesaurus Nal: 	Soil classification; Support vector machines.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/183363/1/18603.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (19717-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS