Apresentação de trabalho no 67º RBras e 200 SEAGRO

Queremos parabenizar Viviane Costa Silva do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária da Universidade Federal de Lavras! Ela apresentou o trabalho "Uso de métodos de aprendizado de máquina para a predição da temperatura média de Florianópolis – SC" no 67º RBras e 200 SEAGRO e merece nossa atenção.

Em seu estudo, Viviane explorou a área do Aprendizado de Máquina, uma ramificação da Inteligência Artificial, que permite aos computadores aprenderem a partir de dados. Para prever temperaturas com base em dados meteorológicos. Utilizando dados da estação meteorológica de Florianópolis, extraídos do banco de dados do Instituto Nacional de Meteorologia, em que usou a temperatura média como a variável de saída e a data da medição, temperatura em ponto de orvalho, precipitação total, pressão atmosférica, umidade e velocidade do vento como variáveis de entrada para treinar algoritmos de Aprendizado de Máquina. Os métodos testados incluíram Regressão de Suporte Vetorial (RSV), Random Forest (RF) e Extreme Gradient Boosting (XGB). Os métodos de aprendizado de máquina avaliados incluíram Regressão de Suporte Vetorial (RSV), Random Forest (RF) e Extreme Gradient Boosting (XGB). O método RSV se destacou, com o menor erro e o coeficiente de determinação mais alto, mostrando-se eficaz na previsão de temperaturas. Seguido pelo método XGB e, por último, pelo RF. Este estudo nos lembra da importância crescente da IA e do Aprendizado de Máquina em nossas vidas diárias, com aplicações valiosas em áreas como meteorologia. Parabéns a Viviane pela pesquisa! #Pesquisa #AprendizadoDeMáquina #InteligênciaArtificial #Meteorologia #JovensPesquisadores #Ciência