
Tópicos e Aplicações essenciais de Machine Learning para Irrigação de Precisão
By Rogério Pereira dos SantosLength1h 43m
About this audiobook
Descubra como a aplicação do Machine Learning pode revolucionar a irrigação agrícola com o livro "Tópicos e Aplicações Essenciais de Machine Learning para Irrigação de Precisão", escrito por Rogério Pereira dos Santos. Nesta obra, o autor, renomado especialista na área, explora as técnicas e ferramentas fundamentais do Machine Learning e seu impacto na otimização da irrigação de precisão. Com estudos de caso e exemplos práticos, os leitores serão guiados no processo de implementação dessas soluções inovadoras, resultando em maior eficiência, economia de recursos e aumento da produtividade agrícola. Seja você um profissional do setor ou um pesquisador em busca de conhecimentos atualizados, este livro oferece insights valiosos sobre como utilizar o Machine Learning para alcançar resultados surpreendentes na irrigação de precisão. Aproveite essa oportunidade para estar na vanguarda da agricultura moderna e elevar sua produção agrícola a um novo patamar.
Audiobook details
GenreTechnology
Length1 hr 43 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateJul 28, 2023
LanguagePortuguese
Table of contents
1Introduction
223.8 ESTUDE AS PRINCIPAIS MÉTRICAS DE AVALIAÇÃO DE MODELOS DE MACHINE LEARNING
21 INTRODUÇÃO
233.9 APRENDA USAR TÉCNICAS DE APRENDIZADO PROFUNDO PARA MELHORAR A PRECISÃO DOS MODELOS DE MACHINE LEARNING
32 TÓPICOS ESSÊNCIAS SOBRE MACHINE LEARNING PARA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
243.10 COMPREENDA OS PRINCÍPIOS BÁSICOS DE SEGURANÇA DE DADOS E COMO ELES SE APLICAM À IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
42.1 MACHINE LEARNING NA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
253.11 COMPREENDA OS REPOSITÓRIOS DE SOFTWARES DE CÓDIGO ABERTO PARA AGRICULTURA DE PRECISÃO
52.2 TIPOS DE APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING PARA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
264 APLICAÇÕES DE CÓDIGO ABERTO
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62.3 OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE IRRIGAÇÃO COM MACHINE LEARNING
27Sobre as aplicações de Código Aberto
72.4 DEEP LEARNING PARA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
284.1 ENTENDA O QUE É CÓDIGO ABERTO E COMO ELE FUNCIONA
82.5 MACHINE LEARNING ANALISANDO DADOS PARA IRRIGAÇÃO PRECISÃO
294.2 APRENDA AS LICENÇAS DE CÓDIGO ABERTO E COMO ELAS AFETAM O USO DO CÓDIGO
92.6 ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA PREVISÃO DE UMIDADE DO SOLO
304.3 SAIBA COMO PROCURAR, BAIXAR E INSTALAR APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO
102.7 ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA CONTROLE DE IRRIGAÇÃO
314.4 COMPREENDA OS PRINCÍPIOS DE SEGURANÇA E PRIVACIDADE AO USAR APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO
112.8 ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE DE IMAGENS DE IRRIGAÇÃO
324.5 SAIBA COMO CONTRIBUIR PARA O DESENVOLVIMENTO DE APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO
122.9 ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE DE DADOS DE MONITORAMENTO DE IRRIGAÇÃO
334.6 COMPREENDA COMO AS COMUNIDADES DE CÓDIGO ABERTO FUNCIONAM
132.10 ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO PARA IRRIGAÇÃO
344.7 APRENDA COMO USAR APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO PARA CRIAR SEUS PRÓPRIOS APLICATIVOS
143 APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING PARA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
354.8 SAIBA COMO FAZER SUPORTE A APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO
153.1 ENTENDA DO USO DE CÓDIGO ABERTO NA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
364.9 ENTENDA COMO OS APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO SE RELACIONAM COM OUTRAS TECNOLOGIAS
163.2 COMPREENDA OS PRINCÍPIOS BÁSICOS DE MACHINE LEARNING E COMO ELES SE APLICAM À IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
374.10 COMPREENDA COMO OS APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO PODEM SER USADOS PARA FINS COMERCIAIS
173.3 ESTUDE AS PRINCIPAIS BIBLIOTECAS DE MACHINE LEARNING DE CÓDIGO ABERTO, COMO SCIKIT-LEARN, TENSORFLOW E KERAS
385 UMA REVISÃO RÁPIDA SOBRE O USO DE CÓDIGO ABERTO E SOFTWARES APLICADOS À PRÁTICAS DE IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
183.4 ENTENDA OS DADOS NECESSÁRIOS PARA TREINAR UM MODELO DE MACHINE LEARNING PARA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
395.1 INTRODUÇÃO
193.5 APRENDA A PREPARAR, LIMPAR E NORMALIZAR OS DADOS PARA USO EM UM MODELO DE MACHINE LEARNING
405.2 TRABALHOS RELACIONADOS SOBRE IRRIGAÇÃO DE CULTURAS
203.6 COMPREENDA OS DIFERENTES ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING E COMO ELES SE COMPORTAM NA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO
41CONSIDERAÇÕES
213.7 APRENDA AVALIAR E OTIMIZAR MODELOS DE MACHINE LEARNING PARA OBTER OS MELHORES RESULTADOS