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Provedor de dados:  Repositório Alice
País:  Brazil
Título:  Avaliação da eficiência de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática de solos.
Autores:  VASCONCELOS, G. T.
OLIVEIRA, S. R. de M.
Data:  2018-09-21
Ano:  2018
Palavras-chave:  Árvores de decisão
Mineração de dados
Atributos de solos
Aprendizado de máquina
Máquinas de Vetores Suporte
Algoritmo k-vizinhos mais próximos
Classificação de solos
Decision trees
Data mining
Soil attributes
Support vector machines
Soil classification
Resumo:  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.

bitstream/item/183363/1/18603.pdf

CIIC 2018. Nº 17603.
Tipo:  Artigo em anais de congresso (ALICE)
Idioma:  Português
Identificador:  978-85-7029-145-5

19717

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1096175
Editor:  In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 12., 2018, Campinas. Anais... [S.l: s.n], 2018.
Relação:  Embrapa Informática Agropecuária - Artigo em anais de congresso (ALICE)
Formato:  Não paginado.
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