Uso de técnicas de aprendizado de máquina na avaliação da qualidade do leite

Borges, Eduardo Antonio

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.creator	Borges, Eduardo Antonio	-
dc.date.accessioned	2023-04-10T20:07:40Z	-
dc.date.available	2023-04-10T20:07:40Z	-
dc.date.issued	2023-01	-
dc.identifier.citation	BORGES, Eduardo Antonio. Uso de técnicas de aprendizado de máquina na avaliação da qualidade do leite. 2023. 32 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2023.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37687	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Uberlândia	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Qualidade do leite	pt_BR
dc.subject	Aprendizado de máquina	pt_BR
dc.subject	Redes neurais artificiais	pt_BR
dc.subject	Support vector machine	pt_BR
dc.title	Uso de técnicas de aprendizado de máquina na avaliação da qualidade do leite	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Santos, Fernanda Maria da Cunha	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?metodo=apresentar&id=K4769470U9	pt_BR
dc.contributor.referee1	Martinez, Ana Cláudia	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?metodo=apresentar&id=K4773289Y3	pt_BR
dc.contributor.referee2	Ribeiro, Thiago Pirola	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?metodo=apresentar&id=K4766071Y2	pt_BR
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.resumo	A cadeia produtiva do leite destaca-se como uma das principais atividades econômicas do Brasil em termos de geração de emprego e renda. Logo, a qualidade em que o leite é produzido deve ser estritamente fiscalizada, pois a qualidade inadequada acarreta diversos prejuízos para as indústrias e produtores. Assim, busca-se técnicas preditivas que definirão um padrão para a qualidade do leite produzido, com o intuito de garantir níveis de qualidade em todas épocas do ano. Diante esse cenário, o objetivo deste trabalho foi criar um modelo computacional usando técnicas de aprendizado de máquina para classificar a qualidade do leite. Dentre as técnicas de Aprendizado de máquinas, optou-se por implementar Redes Neurais Perceptron Multicamdas (PMC) e Support Vector Machine (SVM) aplicadas à uma base de dados formada por propriedades do leite independentes (pH, temperatura, sabor, odor, gordura, turbidez, cor). As redes neurais PMC obtiveram resultados melhores gerando acima de 98% nas medidas de avaliação acurácia, recall, precisão e f1-score para todas as três classes de qualidade de leite. O modelo implementando o SVM também teve resultados semelhantes. Conclui, que o modelo proposto classificará a qualidade do leite e, consequentemente, contribuirá com os produtores que terão o entendimento de quando haverá perda de qualidade do leite diante das alterações dos atributos analisados.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Sistemas de Informação	pt_BR
dc.sizeorduration	32	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
Aparece en las colecciones:	TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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