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.

“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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