🚨 Informamos aos concluintes que após a validação do orientador no sistema, A BIBLIOTECA PRECISA DE 7 DIAS ÚTEIS para tratar e processar os dados. Por isso, NÃO DEIXE PARA ENVIAR O TCC (graduação ou pós-graduação) DE ÚLTIMA HORA. Dúvidas: repositorio@ufersa.edu.br🚨

Predição do índice de CO2 por meio de aplicação de IA

dc.contributor.advisorMenezes, Matheus da Silva
dc.contributor.authorFerreira, David Franklin Pessoa
dc.contributor.referee1Menezes, Matheus da Silva
dc.contributor.referee2Melo, Stefeson Bezerra de
dc.contributor.referee3Toscano, Caroline Galvão
dc.coverage.spatialMossoró
dc.date.accessioned2023-11-13T11:09:20Z
dc.date.available2023-11-13T11:09:20Z
dc.date.issued2023-06-02
dc.description.abstractO presente trabalho tem como objetivo demonstrar a eficiência de modelos de aplicação de IA na predição de dados futuros. Para isso, usa-se a compilação dos índices de CO2 na atmosfera, disponibilizados pela NASA, e monitorados pelo NOAA, em página de web específica. Neste experimento, utiliza-se a ferramenta Scikit-learn, para treinar uma IA, e confronta-se os resultados obtidos com outros modelos, como a aplicação de um modelo com base na teoria do aprendizado de máquina, gerado para o este trabalho; além da validação destes modelos, através do modelo matemático do Método dos Mínimos Quadrados (MMQ). Ao final do experimento, pode-se destacar a eficiência da biblioteca Scikit-learn e do MMQ; além da pontual previsibilidade do modelo de aprendizagem de máquina com base na teoria.pt_BR
dc.description.physical19 f.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.bibliographicCitationFERREIRA, David Franklin Pessoa. Predição do índice de CO2 por meio de aplicação de IA. 2023. 19 f. TCC (Graduação) - Curso de Licenciatura em Computação (Ead), Centro de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró/Rn, 2023. Citação com autor incluído no texto: Ferreira (2023) Citação com autor não incluído no texto: (FERREIRA, 2023)
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/9595
dc.language.isopt_BR
dc.publisher.centerNúcleo de Educação a Distância - NEAD
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsUFERSA
dc.publisher.institutionUniversidade Federal Rural do Semi-Árido
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rights.holderUFERSA
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
dc.subject.keywordInteligência artificial
dc.subject.keywordCO2
dc.subject.keywordAprendizado de máquina
dc.subject.keywordRegressão linear
dc.subject.keywordMétodo dos mínimos quadrados
dc.titlePredição do índice de CO2 por meio de aplicação de IA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
DavidFPF_ART.pdf
Tamanho:
207,03 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format

Licença do pacote

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
1,58 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição: