Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LOGÍSTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Thiago da Silva. Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdf. Acesso em: 28 abr. 2025.APA
Ribeiro, T. da S. (2023). Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdfNLM
Ribeiro T da S. Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdfVancouver
Ribeiro T da S. Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2025 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdf