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 Autoria: NEIVA, D. K.; VILLAS BOAS, P. R. Introdução O desenvolvimento de novas tecnologias nos ultimos anos, tanto de hardware quanto de software, viabilizou a aplicacão de técnicas mais sofisticadas de modelagem, como as de aprendizado de m... ... |
 Autoria: GONÇALVES, M. A.; MACHADO, J. T. M.; TONIN, J.; VIGNOLO, G.; HÖHN, D.; ANTUNES, L. E. C.
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 Autoria: GONÇALVES, M. A.; AZEVEDO, F. Q.; PICOLOTTO, L.; ANTUNES, L. E. C.; RASEIRA, M. do C. B.
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 Autoria: FIGUEIREDO, S. M. de M.; VENTICIQUE, E. M.; FIGUEIREDO, E. O.; FERREIRA, E. J. L. Uma das principais questões nos estudos que envolvem a modelagem preditiva da distribuição de espécies é como obter informações sobre os registros de ocorrência destas espécies. No caso das espécies f... ... |
 Autoria: SANTOS, A. dos; LAVIOLA, B. G.; CARNEIRO, A. de S.; FERREIRA, A. G. C.; COMBY, A. C. O.; GOMES, E. S.; ROCHA, L. de S.; FALCAO, R.; BRASILEIRO, M. G.; SILVA, T. V. da; COSTA, L. T. da; RODRIGUES, E. V.
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 Predição espacial de areia total através de machine learning: estudo de caso Projeto Salitre, Bahia. Autoria: SALDANHA, G. da R.; PINHEIRO, H. S. K.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; RODRIGUES, N. B.; RAMOS, E. E. C.; GUIMARÃES, L. D. D. O objetivo do trabalho foi comparar dois modelos de machine-learning, Regressão Linear Múltipla (RLM) e Random Forest (RF), para a predição da distribuição da fração areia total do solo. |
 Autoria: RODRIGUES, C. A. G.; BEZERRA, B. da C.; ISHII, I. H.; CARDOSO, E. L.; SORIANO, B. M. A.; OLIVEIRA, H. de
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 Autoria: SILVA, S. A. C. G. da; SANTOS, A. G. dos; BASTOS, S. M. S. L.; FERREIRA, I. V. S.; SOUZA, F. H. D. de; LOGES, V.
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