Data/hora: 24/06/2024 19:31:30

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