Exploração de dados para aprendizagem de máquina: o caso de uma operação agrícola (2024)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, ANDRÉ CARNEIRO DA - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEP
- Subjects: AGRICULTURA; TECNOLOGIA AGRÍCOLA; INTERNET DAS COISAS
- Keywords: Agricultura Inteligente; Estações meteorológicas.
- Language: Português
- Abstract: O crescimento da população mundial intensifica a demanda por alimentos, tornando indispensável a adoção de soluções mais eficientes e sustentáveis para as operações agrícolas. Nesse cenário, o avanço da Agricultura Inteligente e o surgimento de empresas de cunho tecnologico no contexto agrícola, as AgTechs, aliado às tecnologias de IoT e às estações meteorológicas, possibilita o monitoramento em tempo real das condições climáticas das plantações. Essas tecnologias geram grandes volumes de dados, que precisam ser analisados e traduzidos em insights aplicáveis à operação, com o objetivo de agregar valor e aumentar a produtividade nas fazendas, o que é uma forma de suprir a demanda crescente de alimentos. Uma das formas de traduzir grandes volumes de dados em insights é por meio de modelos de machine learning (ML). Entretanto para uma boa assertividade desses modelos, é necessário o seu treinamento com dados confiáveis e validados. Nesse contexto, se faz necessário a existência de uma metodologia robusta para exploração e tratamento desses dados a fim de garantir essa confiabilidade. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases) visa identificar e validar padrões úteis e compreensíveis a partir de dados, enquanto a EDA (Exploratory Data Analysis) é uma abordagem preliminar focada em explorar o que os dados revelam sem a aplicação de testes formais, como testes de hipóteses. Juntas, essas abordagens fornecem uma base sólida para análise e interpretação dos dados, facilitando a descoberta de insights relevantes para a operação agrícola. Dessa forma, o presente trabalho propõe aplicar as etapas iniciais do KDD, aliadas às técnicas de EDA em um dataset agrícola real de forma estruturada para viabilizar um futuro desenvolvimento de um framework de gestão de desempenho baseado em modelos de ML, com o objetivo de prever os impactos das variáveis analisadas na produtividade para basear a tomada de decisãoComo resultado dessas etapas iniciais, objetiva-se buscar um melhor entendimento dos dados e transformar o dataset fornecido pela empresa parceira em uma base de dados pronta para a aplicação de modelos de ML por meio da aplicação de filtros, redução do número de colunas, data cleaning, tratamento de outliers e valores faltantes, adição de novas colunas de interesse e data completion. Esse dataset contém medições reais de variáveis meteorológicas coletadas por uma estação de uma empresa parceira, contendo informações como pressão atmosférica, temperatura, temperatura do solo, umidade relativa do ar e do solo, velocidade do vento, direção do vento, quantidade de chuva e radiação solar
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
-
ABNT
SILVA, André Carneiro da. Exploração de dados para aprendizagem de máquina: o caso de uma operação agrícola. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93f9fc4d-7e5b-4bc1-8fca-6a03f31fd653/Silva__Andre_Carneiro_da.pdf. Acesso em: 22 abr. 2025. -
APA
Silva, A. C. da. (2024). Exploração de dados para aprendizagem de máquina: o caso de uma operação agrícola (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93f9fc4d-7e5b-4bc1-8fca-6a03f31fd653/Silva__Andre_Carneiro_da.pdf -
NLM
Silva AC da. Exploração de dados para aprendizagem de máquina: o caso de uma operação agrícola [Internet]. 2024 ;[citado 2025 abr. 22 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93f9fc4d-7e5b-4bc1-8fca-6a03f31fd653/Silva__Andre_Carneiro_da.pdf -
Vancouver
Silva AC da. Exploração de dados para aprendizagem de máquina: o caso de uma operação agrícola [Internet]. 2024 ;[citado 2025 abr. 22 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93f9fc4d-7e5b-4bc1-8fca-6a03f31fd653/Silva__Andre_Carneiro_da.pdf
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