Predição do índice de CO2 por meio de aplicação de IA
| dc.contributor.advisor | Menezes, Matheus da Silva | |
| dc.contributor.author | Ferreira, David Franklin Pessoa | |
| dc.contributor.referee1 | Menezes, Matheus da Silva | |
| dc.contributor.referee2 | Melo, Stefeson Bezerra de | |
| dc.contributor.referee3 | Toscano, Caroline Galvão | |
| dc.coverage.spatial | Mossoró | |
| dc.date.accessioned | 2023-11-13T11:09:20Z | |
| dc.date.available | 2023-11-13T11:09:20Z | |
| dc.date.issued | 2023-06-02 | |
| dc.description.abstract | O 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.physical | 19 f. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.bibliographicCitation | FERREIRA, 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.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/9595 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.center | Núcleo de Educação a Distância - NEAD | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.initials | UFERSA | |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en |
| dc.rights.holder | UFERSA | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | |
| dc.subject.keyword | Inteligência artificial | |
| dc.subject.keyword | CO2 | |
| dc.subject.keyword | Aprendizado de máquina | |
| dc.subject.keyword | Regressão linear | |
| dc.subject.keyword | Método dos mínimos quadrados | |
| dc.title | Predição do índice de CO2 por meio de aplicação de IA | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
