Estrategia computacional para predecir la calidad del café tostado a partir de variables del proceso utilizando algoritmos de machine learning
Este proyecto se enfoca en el análisis de datos del proceso de tostión de café y propone un modelo computacional para predecir la calidad final del producto utilizando estrategias de machine learning, específicamente algoritmos de clustering y regresión. El análisis de datos inicia con la recopilaci...
- Autores:
-
Ascanio Herrera, Yulieth Vanessa
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Corporación Universitaria Remington
- Repositorio:
- Repositorio institucional Uniremington
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/7564
- Acceso en línea:
- https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7564
- Palabra clave:
- Café tostado
Calidad sensorial
Machine learning
Regresión
Clustering
K-Means
DBSCAN
Tostión
Procesamiento de café
Predicción de calidad
Café
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Industria del café
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
