BANANA LEARNING: USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO DE QUALIDADE DE BANANAS

Autor
Eduardo dos Santos Rocha
Co-autores
Clésio Rodrigues da Silva Júnior , Gabriel Alves Gama , Leonardo Cardoso de Moura , Vania de Fatima Lemes de Miranda , Waldemar Patrique Flores Silva
Resumo
Atualmente, com os avanços da computação, as novas tecnologias estão cada vez mais presentes em diversas áreas, como na agricultura. O presente trabalho tem por objetivo apresentar um estudo sobre técnicas de aprendizado de máquinas e técnicas estatísticas no âmbito da identificação e classificação da qualidade de bananas por meio da análise e interpretação de vários fatores mensurados. Inicialmente, foi realizado o pré-processamento dos dados onde inconsistências (Ruídos, Outliers e Valores missing) foram devidamente tratadas, permitindo uma maior compreensão sobre informações vigentes desses dados.O modelo mais eficiente foi o K-Nearest Neighbors - KNN, obtendo acurácia de 98,17% e f1-score de 98,00%.
Palavras-chave
aprendizado de máquina, tecnologia, modelos de classificação
Área Temática
Tecnologias inovadoras para os sistemas produtivos agrícolas

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Referência

ROCHA, Eduardo dos Santos et al. BANANA LEARNING: USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO DE QUALIDADE DE BANANAS. In: 11° Simpósio de Ciências Agrárias e Ambientais - SICAA 2024 - Monte Carmelo, 2024. Disponível em: <https://doity.com.br/anais/sicaa2024/trabalho/392735>. Acesso em: 19/01/2025 às 05:06

INSTRUÇÕES GERAIS

Para apresentação do trabalho, o apresentador deverá, obrigatoriamente, estar entre os autores. O valor da inscrição no evento deverá estar pago.
Cada autor poderá submeter no máximo dois trabalhos, podendo ser 01 resumo simples e 01 expandido, ou 02 resumos simples ou dois resumos expandidos.
O trabalho que não atender as normas do evento (modelo, configuração de página, números de páginas etc.) será automaticamente rejeitado, sem direito à revisão. Sugere-se a utilização do modelo para a elaboração do resumo. Anexar no formato .DOC ou DOCX (word).
Serão aceitos apenas trabalhos originais, resultantes de pesquisa de campo ou da análise de dados secundários. Não serão aceitos, em hipótese alguma, artigos de revisão de literatura (bibliográfica).
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Durante a submissão, os e-mails de todos os autores do trabalho deverão ser informados. Isso é fundamental para emissão dos certificados e comunicação da comissão organizadora com os autores.
A comissão organizadora não se responsabiliza por erros ortográficos ou por revisão gramatical dos resumos, sendo o conteúdo científico e a redação do trabalho de inteira responsabilidade dos autores.

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