Análise de bem-estar de gado bovino baseado em técnicas de Machine Learning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Diogo Oliveira
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/36518
Resumo: A presente dissertação explora a utilização de aprendizagem de máquina na indústria agropecuária, mais especificamente a forma como se pode classificar comportamento animal com auxílio de dados recolhidos através de sensores colocados nos animais, e tentar tirar conclusões através dos resultados. Construir modelos que apresentem boas precisões nas suas classificações pode ajudar a determinar se o animal está doente ou a adoecer, se está a pastar o suficiente, prenhe, etc. Todos estes indicadores ajudam a perceber se algo está mal ou irregular no bem-estar do animal e negá-los pode impactar negativamente a nível económico os empreendedores na área. Automatizar os exemplos mencionados previamente é de enorme interesse para empreendedores na área pois normalmente são tarefas pesadas que requerem inspeção visual individual para cada animal, feita por pessoal especializado. Empreendedores que possuam uma quantidade de animais notável podem vir a ver os custos em relação a estes problemas diminuírem consideravelmente.
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