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dc.contributor.authorCarvalho, Hillnara de Paiva Almeida Ferreira-
dc.date.accessioned2024-11-28T13:41:01Z-
dc.date.available2024-11-28T13:41:01Z-
dc.date.issued2024-09-09-
dc.identifier.otherCDD 519.5-
dc.identifier.urihttp://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/32951-
dc.descriptionCARVALHO, Hillnara de Paiva Almeida Ferreira . Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na validação de modelos de crescimento. 2024. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2024.pt_BR
dc.description.abstractA aplicação de métodos de aprendizado de máquina na validação de modelos de crescimento que incorporam medidas de não linearidade apresenta-se como uma abordagem promissora para aprimorar a compreensão e a precisão das previsões de crescimento em diversas áreas de estudo. Ao explorar modelos não lineares, capazes de capturar as complexas relações entre variáveis preditoras e a variável de resposta, torna-se possível obter parâmetros com interpretação biológica direta, facilitando tanto a tomada de decisões quanto a compreensão do fenômeno de crescimento. Este estudo propõe o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, utilizando algoritmos de aprendizado de maquina (Machine Learning), para validar o ganho de peso (kg) do touro ao longo dos anos. De maneira geral, o modelo de crescimento Logístico apresentou o maior coeficiente de determinação e um dos menores Critério de Informação de Akaike (AIC) fornecendo um ajuste mais adequado aos dados experimentais em comparação com os outros modelos.pt_BR
dc.description.sponsorshipOrientadora: Profa. Dra. Ana Patrícia B. P. de Oliveirapt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.subjectmodelo de crescimentopt_BR
dc.subjectmodelo não linearpt_BR
dc.subjectaprendizado de máquinapt_BR
dc.titleAplicação de Técnicas de Aprendizado de Máquina na Validação de Modelos de Crescimentopt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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