MÉTODOS E SISTEMAS DE APRENDIZAGEM POR MÁQUINA PARA CARACTERIZAR A EFICIÊNCIA DE CRESCIMENTO DE MILHO

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Abstract

MÉTODOS E SISTEMAS DE APRENDIZAGEM POR MÁQUINA PARA CARACTERIZAR A EFICIÊNCIA DE CRESCIMENTO DE MILHO. Trata-se de exemplos de métodos e sistemas de aprendizagem por máquina (ML) para caracterizar a eficiência de crescimento de milho (CGE) e gerar recomendações de gerenciamento de campo com base nos valores de CGE. Um exemplo de sistema de computação inclui um ou mais processadores e mídia de armazenamento. A mídia que armazena um modelo de ML treinado usando um conjunto de dados agronômicos de treinamento rotulado com um ou mais valores de CGE conhecidos correspondentes a um ou mais campos agrícolas de teste. A mídia armazena ainda instruções que, quando executadas, fazem com que o sistema: obtenha um conjunto de dados agronômicos de produção correspondente a um campo agrícola alvo; determinar um ou mais vetores de recursos de entrada com base no conjunto de dados agronômicos de produção; processar um ou mais vetores de recursos de entrada, com o modelo de ML, para gerar um ou mais valores de CGE previstos para uma ou mais partes do campo agrícola alvo; e fornecer um ou mais valores de CGE previstos como saída.