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...

Full description

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
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