Predição da mastite subclínica em sistema de ordenha automatizado utilizando técnicas de aprendizado de máquina.
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Resumo: O objetivo deste estudo foi aplicar técnicas de aprendizado de máquina supervisionado para detectar mastite subclínica, combinando dados produtivos, zootécnicos, ambientais e microbiológicos obtidos em um sistema de ordenha robótica. Foram acompanhadas 103 vacas em lactação, em uma propriedade de São Carlos, SP, durante um ano. | Abstract: The objective of this study was to apply supervised machine learning techniques to detect subclinical mastitis by combining productive, zootechnical, environmental, and microbiological data obtained from a robotic milking system. Approximately 103 lactating cows were monitored over one year at a farm in São Carlos, SP, Brazil.
Orientador: Luiz Francisco Zafalon (CPPSE). Financiamento: CNPq (403108/2023-3).
Orientador: Luiz Francisco Zafalon (CPPSE). Financiamento: CNPq (403108/2023-3).
Palabras clave
Mastite, Mastite subclínica, Predição da mastite, Sistema de ordenha, Aprendizado de máquina, Diagnóstico precoce, Qualidade do leite, Modelos preditivos, Udder health, Predictive models, Gado Leiteiro, Ordenha, Ordenha Mecânica, Diagnostico, Qualidade, Glândula Mamaria, Early diagnosis, Milk quality