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Metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para suporte à certificação de raças de ovinos REA
Vieira,Fábio D.; Oliveira,Stanley R. de M.; Paiva,Samuel R..
RESUMO O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para selecionar os principais marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism) para as raças de ovinos: Crioula, Morada Nova e Santa Inês. Os dados utilizados foram obtidos do Consórcio Internacional de Ovinos e são compostos por 72 animais das raças citadas, e cada animal possui 49.034 marcadores SNP. Considerando que o número de atributos (marcadores) é muito maior que o de observações (animais), foram aplicadas as técnicas de predição LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), Random Forest e Boosting para a geração de modelos preditivos que incorporam métodos de seleção de atributos. Os resultados revelaram que os modelos preditivos...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Polimorfismo de nucleotídeo único; Seleção de atributos; Modelos preditivos; Regressão penalizada.
Ano: 2015 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162015000601172
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Correlação de atributos do solo com a produção de café para auxiliar a análise de variabilidade espacial. Infoteca-e
MANCINI, A. L.; MOURA, M. F.; GREGO, C. R.; RODRIGUES, G. C.; RODRIGUES, C. A. G..
Este trabalho mostra o resultado após o emprego destas técnicas para identificar, a partir da análise de solo e da medição da condutividade elétrica de um talhão de café especial localizado em uma fazenda no sul de Minas Gerais, os atributos mais correlacionados com a produção amostrada em campo para o ano de 2022. Os mapas SOM (Self Organizing Map) e a análise de correlação simples mostraram-se ferramentas eficientes para selecionar os atributos, porém necessitando de análise manual/visual realizada pelos cientistas de dados (estes métodos não têm como objetivo direto a seleção de atributos).
Tipo: Folhetos Palavras-chave: Análise multivariada; Geoestatística; Seleção de atributos; Variabilidade espacial; Café; Geostatistics; Multivariate analysis.
Ano: 2023 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1161265
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Um modelo para a seleção de n-gramas significativos e não redundantes em tarefas de mineração de textos. Infoteca-e
MOURA, M. F.; NOGUEIRA, B. M.; CONRADO, M. da S.; SANTOS, F. F. dos; REZENDE, S. O..
Uma proposta completa para resolver o problema de selecionar automaticamente atributos não redundantes do tipo n-gramas é apresentada neste trabalho. Geralmente, o uso de n-gramas é um requisito para melhorar a interpretação subjetiva dos resultados em tarefas de mineração de textos, nesses casos, eles são estatisticamente gerados e selecionados. Após a seleção, em geral, há a presença de redundâncias, por exemplo, o termo "informática agropecuária" e seus componentes "informática" e "agropecuária". Assim, propõe-se um modelo que envolve a remoção de stopwords estatisticamente identificadas, uma seleção estatística eficiente para os atributos do tipo n-grama e a remoção das redundâncias apresentadas após a seleção. Observa-se, pelos resultados...
Tipo: Folhetos Palavras-chave: Recuperação da informação; Seleção de atributos; N-gramas; Atributos redundantes; Mineração de textos; Dados categorizados; N-grams; Categorical data; Redundant attribute; Text mining; Attribute selection; Information retrieval.
Ano: 2010 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/885611
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Uma estratégia para auxiliar a identificação de portfólios por meio de mineração de textos. Infoteca-e
MOURA, M. F.; EVANGELISTA, S. R. M.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; SANTOS, T. T..
Neste trabalho utilizou-se uma estratégia com base em mineração de textos para fornecer uma indicação dos atuais portfólios da Embrapa Informática Agropecuária. Para tanto, utilizaram-se, como dados, os projetos liderados por essa unidade nos últimos anos, de 2004 a 2010. A esses dados aplicou-se um processo de extração semiautomática do conhecimento, utilizando vocabulário controlado, filtragem estatística de atributos, agrupamento hierárquico de documentos, descrição única dos agrupamentos e várias interações usuários do processo. Os resultados obtidos foram satisfatórios, tendo passado apenas por validação subjetiva, mostrando que o processo pode ser aplicado a dados semelhantes.
Tipo: Folhetos Palavras-chave: Mineração de textos; Portfólios; Aprendizado de máquina; Seleção de atributos; Agrupamento de documentos; Descrição de agrupamentos; Text mining; Cluster analysis.
Ano: 2011 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/920208
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