Um sistema baseado em machine learning para apoio à decisão no gerenciamento de produção apícola (original) (raw)

2021, Revista Brasileira de Agrotecnologia

O setor apícola tem ganhado grandes proporções nos últimos tempos em termos de produção e comercialização de produtos, como o mel e seus derivados. O Brasil, apesar de ter acompanhado esse crescimento e possuir boas características para o desenvolvimento da apicultura, ainda sofre com a limitação no uso de ferramentas tecnológicas, o que afeta diretamente os níveis de produção. Este artigo propõe o desenvolvimento de uma ferramenta tecnológica que auxilie o apicultor no gerenciamento eficiente da produção apícola e na tomada de decisão a partir de modelos preditivos baseados em Machine Learning (ML) e integrados a um sistema web. Para tanto, foram utilizados diferentes algoritmos de ML para predição de produção de mel, tais como a Regressão Linear Múltipla, Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron (MLP) e Support Vector Regression (SVR). Os modelos gerados foram avaliados com base no coeficiente de determinação (R2 ou Score) e o cálculo de erro das predições utilizando a ...