Machine Learning in Farm Animal Behavior using Python

Sobre o Autor

Natasa Kleanthous é pesquisadora com experiência em ciência de dados aplicada ao comportamento animal, explorando como técnicas de aprendizado de máquina podem ser usadas para interpretar padrões em ambientes agrícolas. Abir Hussain é especialista em inteligência artificial e análise de dados, com foco em aplicações práticas que unem tecnologia e ciências biológicas. Ambas atuam em projetos acadêmicos e científicos que buscam aproximar inovação digital da produção animal e da sustentabilidade.

Sobre o Livro

Machine Learning in Farm Animal Behavior using Python apresenta uma abordagem interdisciplinar que une ciência de dados, aprendizado de máquina e zootecnia. O livro mostra como algoritmos podem ser aplicados para analisar o comportamento de animais de fazenda, permitindo identificar padrões relacionados a saúde, bem-estar e produtividade.

A obra discute desde fundamentos de machine learning e bibliotecas Python até aplicações específicas em ambientes rurais, como monitoramento de movimentos, análise de vocalizações e detecção de comportamentos anômalos. São exploradas técnicas de classificação, regressão e aprendizado profundo, sempre com exemplos práticos que demonstram como transformar dados coletados em insights úteis para produtores e pesquisadores.

As autoras destacam que o uso de inteligência artificial no campo não se limita à automação, mas também contribui para decisões mais informadas e sustentáveis. O texto aborda desafios como qualidade dos dados, integração com sensores e plataformas de nuvem, além de questões éticas relacionadas ao bem-estar animal.

📑 Detalhes do produto

Título: Machine Learning in Farm Animal Behavior using Python
Autor (a): Natasa Kleanthous e Abir Hussain
Editora: CRC Press
Data da Publicação: 7 de março de 2025
Idioma: Inglês
Número de páginas: 412
Compatibilidade: Computador, celular, tablet e e-readers compatíveis

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