Modelos preditivos: O futuro nunca esteve tão próximo

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Com a evolução do mercado agrícola, muitos produtores buscam otimizar a produção por meio da tecnologia. Atualmente, é possível antecipar padrões, prever o que pode dar errado no fim da safra e, a partir da análise de dados, tomar decisões assertivas e no tempo certo. Este é um conceito básico para a Análise Preditiva, que, graças aos avanços tecnológicos, está se tornando realidade no campo.

Ciência de dados + Agricultura = Otimização da tomada de decisão

A Ciência de Dados é um campo de estudo que combina estatística, computação e sistemas para extrair padrões de grandes quantidades de dados, muitas vezes, pouco estruturados. “A Análise Preditiva é uma das mais importantes técnicas de Ciência de Dados, e as aplicações na agricultura são praticamente ilimitadas”, explica Rafael Almeida, Arquiteto de Software da Strider.

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“Além das previsões que já estão disponíveis no mercado em larga escala, como as de preço futuro de revenda e de eventos climáticos, é possível, por exemplo, criar um modelo preditivo para calcular a produtividade da safra”, explica Rafael. “Podemos avaliar, também, a  incidência de pragas e outros eventos operacionais, como quebra de máquinas”, completa. Em tempos de revolução digital, é imprescindível usar todos os recursos disponíveis para identificar aquilo que poderá ser um problema lá na frente e, consequentemente, otimizar a produção. Prever o futuro nunca esteve tão próximo da nossa realidade.

Como funciona: Para chegar a uma análise preditiva adequada, vários dados são analisados por algoritmos de machine learning. A partir dessa análise, são gerados diversos modelos preditivos. Os cientistas de dados usam, então, métodos científicos e estatísticos para escolher e refinar um desses modelos. O modelo mais adequado é escolhido, e passa a operar em cima de novos dados para realizar previsões que possam, futuramente, auxiliar na tomada de decisão.


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