Tópicos e Aplicações essenciais de Machine Learning para Irrigação de Precisão

De Rogério Pereira dos Santos

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.

• Idioma: Português
• Editora: Editora Dialética
• Data de lançamento: 28 de jul. de 2023
• ISBN: 9786525297293

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capaExpedienteRostoCréditos

"Dedicado a todos os que acreditam que os livros são

portais para mundos mágicos e que a leitura é uma das

melhores formas de aprender. Que possamos todos

desfrutar das aventuras que os livros nos oferecem."

AGRADECIMENTOS

Agradeço a todos os que contribuíram para a criação deste livro. Aos nossos leitores e amigos que nos apoiaram e nos incentivaram a escrever. Aos nossos editores, que nos ajudam a transformar nossas ideias em palavras publicadas. A minha esposa que tem me apoiado nesta ideia. Aos nossos amigos e familiares, que nos encorajaram a perseguir nossos sonhos e a todos, de que alguma forma, contribuirão para a realização deste projeto.

"A tecnologia é a chave para o futuro, então vamos nos esforçar para

aproveitar ao máximo o que ela tem a oferecer!"

SUMÁRIO

Capa

Folha de Rosto

Créditos

1 INTRODUÇÃO

2 TÓPICOS ESSÊNCIAS SOBRE MACHINE LEARNING PARA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

2.1 MACHINE LEARNING NA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

2.2 TIPOS DE APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING PARA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

2.3 OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE IRRIGAÇÃO COM MACHINE LEARNING

2.4 DEEP LEARNING PARA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

2.5 MACHINE LEARNING ANALISANDO DADOS PARA IRRIGAÇÃO PRECISÃO

2.6 ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA PREVISÃO DE UMIDADE DO SOLO

2.7 ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA CONTROLE DE IRRIGAÇÃO

2.8 ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE DE IMAGENS DE IRRIGAÇÃO

2.9 ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE DE DADOS DE MONITORAMENTO DE IRRIGAÇÃO

2.10 ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO PARA IRRIGAÇÃO

3 APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING PARA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

3.1 ENTENDA DO USO DE CÓDIGO ABERTO NA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

3.2 COMPREENDA OS PRINCÍPIOS BÁSICOS DE MACHINE LEARNING E COMO ELES SE APLICAM À IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

3.3 ESTUDE AS PRINCIPAIS BIBLIOTECAS DE MACHINE LEARNING DE CÓDIGO ABERTO, COMO SCIKIT-LEARN, TENSORFLOW E KERAS

3.4 ENTENDA OS DADOS NECESSÁRIOS PARA TREINAR UM MODELO DE MACHINE LEARNING PARA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

3.5 APRENDA A PREPARAR, LIMPAR E NORMALIZAR OS DADOS PARA USO EM UM MODELO DE MACHINE LEARNING

3.6 COMPREENDA OS DIFERENTES ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING E COMO ELES SE COMPORTAM NA IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

3.7 APRENDA AVALIAR E OTIMIZAR MODELOS DE MACHINE LEARNING PARA OBTER OS MELHORES RESULTADOS

3.8 ESTUDE AS PRINCIPAIS MÉTRICAS DE AVALIAÇÃO DE MODELOS DE MACHINE LEARNING

3.9 APRENDA USAR TÉCNICAS DE APRENDIZADO PROFUNDO PARA MELHORAR A PRECISÃO DOS MODELOS DE MACHINE LEARNING

3.10 COMPREENDA OS PRINCÍPIOS BÁSICOS DE SEGURANÇA DE DADOS E COMO ELES SE APLICAM À IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

3.11 COMPREENDA OS REPOSITÓRIOS DE SOFTWARES DE CÓDIGO ABERTO PARA AGRICULTURA DE PRECISÃO

4 APLICAÇÕES DE CÓDIGO ABERTO

Sobre as aplicações de Código Aberto

4.1 ENTENDA O QUE É CÓDIGO ABERTO E COMO ELE FUNCIONA

4.2 APRENDA AS LICENÇAS DE CÓDIGO ABERTO E COMO ELAS AFETAM O USO DO CÓDIGO

4.3 SAIBA COMO PROCURAR, BAIXAR E INSTALAR APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO

4.4 COMPREENDA OS PRINCÍPIOS DE SEGURANÇA E PRIVACIDADE AO USAR APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO

4.5 SAIBA COMO CONTRIBUIR PARA O DESENVOLVIMENTO DE APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO

4.6 COMPREENDA COMO AS COMUNIDADES DE CÓDIGO ABERTO FUNCIONAM

4.7 APRENDA COMO USAR APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO PARA CRIAR SEUS PRÓPRIOS APLICATIVOS

4.8 SAIBA COMO FAZER SUPORTE A APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO

4.9 ENTENDA COMO OS APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO SE RELACIONAM COM OUTRAS TECNOLOGIAS

4.10 COMPREENDA COMO OS APLICATIVOS DE CÓDIGO ABERTO PODEM SER USADOS PARA FINS COMERCIAIS

5 UMA REVISÃO RÁPIDA SOBRE O USO DE CÓDIGO ABERTO E SOFTWARES APLICADOS À PRÁTICAS DE IRRIGAÇÃO DE PRECISÃO

5.1 INTRODUÇÃO

5.2 TRABALHOS RELACIONADOS SOBRE IRRIGAÇÃO DE CULTURAS

CONSIDERAÇÕES

REFERÊNCIAS

Landmarks

Capa

Folha de Rosto

Página de Créditos

Sumário

Bibliografia

1

INTRODUÇÃO

Machine Learning (aprendizado de máquina, em português) é uma subárea da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos matemáticos que permitem que as máquinas aprendam a partir de dados e experiências passadas, sem a necessidade de serem explicitamente programadas para fazer tarefas específicas. O objetivo do Machine Learning é