É apresentado um estudo sobre o Agronegócio 4.0 (Agro 4.0) e sua evolução ao longo dos anos e, ainda, tecnologias como Internet das Coisas (IoT), Big Data, Sensoriamento Remoto, Drones e Machine Learning estão sendo aplicados no Agro 4.0. São apresentados, também, os benefícios e desafios das tecnologias e estado da arte no Agro 4.0. O objetivo do trabalho é realizar uma pesquisa bibliográfica sobre o Agro 4.0 e identificar as principais tecnologias adotadas, bem como os benefícios e desafios das mesmas. Nessa revisão quali-quantitativa, as dissertações, as teses e os artigos foram selecionados nas bases de dados Scielo e Google Acadêmico, também foram selecionados livros para o desenvolvimento do trabalho. O presente estudo justifica-se pelo crescimento das tecnologias no Agro, com foco nos trabalhos do estado da arte da inteligência artificial nesse ramo. Nesse sentido, é possível concluir que o Agro 4.0 encontra-se em expansão e numa possível transição para o Agro 5.0.
Este trabalho tem o objetivo de utilizar o aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado para classificar os resultados dos exames de pacientes do hospital Albert Einstein durante um período no contexto da pandemia. Para a classificação dos dados foram utilizados os algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado de uma rede neural perceptron de múltiplas camadas, Support Vector Machine (SVM) para diferentes kernels e árvore de decisão. Assim, verificou-se que os dados foram classificados com taxa de acurácia em 100%, 99.187%, 86.1789% e 84.9583% para todos os classificadores do aprendizado de máquina supervisionado. E com a taxa de acurácia em 87.05% para clusterização quanto aos resultados dos exames dos pacientes do hospital Albert Einstein durante um período no contexto da pandemia utilizando o aprendizado de máquina não supervisionado.
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