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dc.contributor.advisorTaquía Gutiérrez, José Antonio
dc.contributor.authorLeon Loyola, Mia Leonarda
dc.contributor.authorOssa De La Cruz, Diego Daniel
dc.date.accessioned2025-01-16T12:29:39Z
dc.date.available2025-01-16T12:29:39Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationLeon Loyola, M. L. & Ossa De La Cruz, D. D. (2023). Machine learning applied to milk sample classification. [Tesis para optar el Título Profesional de Ingeniero Industrial, Universidad de Lima]. Repositorio Institucional de la Universidad de Lima. https://hdl.handle.net/20.500.12724/21891es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/21891
dc.description.abstractThe document presents the results of the evaluation of the classification process of milk samples through the modeling of machine learning techniques. The objective of this research was to discriminate the presence or absence of adulterants, which allowed obtaining adequate damages for human consumption. Also, speed up and specify the inspection process of said samples. The relevance of this study can be understood from the product under analysis: milk. This is for mass consumption, especially among children. Due to the above, it is considered relevant to efficiently demonstrate that quality products are provided to the population and this document is a contribution to the reliability of the integrity of dairy products.en_EN
dc.description.abstractEl documento presenta los resultados de la evaluación del proceso de clasificación de muestras de leche por medio de la modelación de técnicas de machine learning. Esta investigación tuvo como objetivo discriminar la presencia o ausencia de adulterantes, lo cual permita la obtención de lácteos adecuados para el consumo humano. Asimismo, acelerar y precisar el proceso de inspección de dichas muestras. La relevancia del presente estudio se puede comprender desde el producto sometido a análisis: la leche. Este es de consumo masivo, sobre todo, en público infantil. Por lo expuesto, se considera relevante demostrar de manera eficiente que se brinda productos de calidad a la población y este documento es un aporte a la credibilidad de la integridad de productos lácteos.es_PE
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidad de Lima
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulima
dc.sourceUniversidad de Lima
dc.subjectLechees_PE
dc.subjectAdulteración e inspección de alimentoses_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.titleMachine learning applied to milk sample classificationen_EN
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.levelTítulo Profesional
thesis.degree.disciplineIngeniería Industriales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad de Lima. Facultad de Ingeniería
dc.publisher.countryPE
dc.type.otherTesis
thesis.degree.nameIngeniero Industrial
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1711-6603
renati.discipline722026
dc.identifier.isni0000000121541816
renati.author.dni76379472
renati.author.dni71850093
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional*
renati.advisor.dni09994370
renati.jurorUrbina Rivera, Carlos Medardo
renati.jurorQuiroz Flores, Juan Carlos
renati.jurorTaquía Gutiérrez, José Antonio
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis*
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
ulima.catOI


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