Estimación del peso de racimos de banano por medio de algoritmos de aprendizaje automático
| dc.contributor.advisor | Salinas Buestan, Néstor Rafael | |
| dc.contributor.author | Mora Sánchez, Jazmín Jamileth | |
| dc.date.accessioned | 2024-06-24T15:17:58Z | |
| dc.date.available | 2024-06-24T15:17:58Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | This research develops a predictive model using machine learning techniques to estimate the weight of the banana bunch, given its importance as the key food and Ecuador's world leadership in exports. Conducted in Mata de Cacao, Los Ríos province, using exploratory, judgment and descriptive methods to identify significant variables in bunch weight, such as upper and lower calibration, hands, lot, age, and maximum and minimum temperature. Five algorithms are applied, including Enhanced Gradient Regression, Ridge Regression, Nearest Neighbor Regression, Lasso Regression and Gradient Boosting Machine with Light Tree Implementation. Highlighting the effectiveness of the Gradient Boosting Machine with Light Tree Implementation algorithm, this approach contributes to improved agricultural management and crop planning. | |
| dc.description.abstract | Esta investigación desarrolla un modelo predictivo mediante técnicas de aprendizaje automático para estimar el peso del racimo de banano, dada la importancia como el alimento clave y liderazgo mundial de Ecuador en exportaciones. Conducida en Mata de Cacao, provincia de Los Ríos, empleando métodos de juicio, exploratorios y descriptivos para identificar variables significativas en el peso del racimo, como calibración superior, manos, semana y temperatura mínima. Se aplican cinco algoritmos, entre ellos Regresión de Gradiente Potenciado, Regresión de Ridge, Regresión de Vecinos Más Cercanos, Regresión Lasso y Gradient Boosting Machine con Implementación de Árboles Ligeros. Destacando la eficacia del algoritmo Gradient Boosting Machine con Implementación de Árboles Ligeros, este enfoque contribuye a mejorar la gestión agrícola y la planificación de cosechas. | |
| dc.format.extent | 71 | |
| dc.identifier.citation | Mora Sánchez, Jazmín Jamileth (2024). Estimación del peso de racimos de banano por medio de algoritmos de aprendizaje automático. Quevedo.UTEQ. 71 paginas | |
| dc.identifier.other | 460041 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/7229 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Quevedo: UTEQ | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ | |
| dc.subject | Predicción | |
| dc.subject | Banano | |
| dc.subject | Algoritmos | |
| dc.subject | Aprendizaje Automático | |
| dc.subject | Agrícola. | |
| dc.title | Estimación del peso de racimos de banano por medio de algoritmos de aprendizaje automático | |
| dc.type | bachelorThesis |
