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Modelo clasificatorio para residuos de plaguicidas en los alimentos basado en métodos de machine learning
dc.contributor.advisor | Rodríguez Ramírez, Grover Alex, tutor | |
dc.contributor.advisor | Silva Choque, Moises, asesor | |
dc.contributor.author | Flores Mamani, Ludwin | |
dc.date.accessioned | 2022-04-11T22:38:03Z | |
dc.date.available | 2022-04-11T22:38:03Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.umsa.bo/xmlui/handle/123456789/27855 | |
dc.description.abstract | El presente proyecto de grado fue desarrollado para la Carrera de Informática bajo el título de: “Modelo Clasificatorio para Residuos de Plaguicidas en los Alimentos Basado en Métodos de Machine Learning”, con el objetivo de usar técnicas modernas en la clasificación de los alimentos que contienen residuos de plaguicidas, ya que existen numerosas plagas que afectan de manera directa e indirecta a la industria agropecuaria. En este sentido, en cuanto a la propuesta del modelo el cual permite clasificar los residuos de manera automática lo hace utilizando métodos de Machine Learning como ser las Redes Neuronales, Arboles de Decisión y Regresión Logística. La Metodología de desarrollo del proyecto es CRISP-DM, compuesta de seis etapas (comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación e implementación), la cual se emplea para el análisis de información porque se ajusta al desarrollo de este tipo de trabajo. Luego de determinadas pruebas realizadas se logró definir un modelo final que se evaluó en base a medidas de Precisión y Exactitud, en donde los resultados obtenidos son prometedores. | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.subject | MODELO CLASIFICATORIO | es_ES |
dc.subject | RESIDUO DE PLAGUICIDAS EN LOS ALIMENTOS | es_ES |
dc.subject | MÉTODOS DE MACHINE LEARNING | es_ES |
dc.title | Modelo clasificatorio para residuos de plaguicidas en los alimentos basado en métodos de machine learning | es_ES |
dc.type | Thesis | es_ES |
dc.thesisdegreegrantor | Universidad Mayor de San Andres, Facultad de Ciencias Puras y Naturales, Carrera de Informática. | es_ES |
dc.thesisdegreename | Licenciatura en Informática | es_ES |