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http://hdl.handle.net/1843/49381| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Uso de Machine Learning para previsão de contagem padrão em placas de leite cru refrigerado antes de seu processamento tecnológico |
| Autor(es): | Mariana de Assis Lopes Frankó |
| primer Tutor: | Marcos Xavier Silva |
| primer Co-tutor: | Mônica Maria Oliveira Pinho Cerqueira |
| metadata.dc.contributor.advisor-co2: | Frederico Gualberto Ferreira Coelho |
| primer miembro del tribunal : | Elisa Helena Paz Andrade |
| Segundo miembro del tribunal: | Soraia de Araujo Diniz |
| Resumen: | O leite é uma das commodities mais produzidas e relevantes por ser um produto com alto valor nutricional e baixo custo para o consumidor se comparado a outras fontes de nutrientes. Por este motivo pode ser um importante meio de cultura e de transmissão de doenças se não for cuidadosamente manipulador, estocado, transportado e processado. Objetivou-se avaliar e comparar a performance de três modelos de ML para previsão da CPP do leite cru que chega às plataformas do laticínio. Comparou-se três modelos de ML, o Support Vector Machine (SVM), XGBoosting e redes neurais MultiLayer Perceptron (MLP). Obtivemos um resultado com RMSE de 5,4887410; 4,7333138; 6,0639758 respectivamente e um MAPE de 0,63%; 0,06%; 0,92%, demonstrando que a rede XGBoosting foi a que apresentou menor erro, porém os três modelos são eficientes para prever a CPP do leite e são estatisticamente semelhantes. |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Institución: | UFMG |
| Departamento: | VETER - ESCOLA DE VETERINARIA |
| Curso: | Programa de Pós-Graduação em Ciência Animal |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/ |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/49381 |
| Fecha del documento: | 30-nov-2022 |
| Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado |
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| DISSERTAÇÃO MARIANA_rev.29.01.2022.pdf | Uso de Machine Learning para previsão de contagem padrão em placas de leite cru refrigerado antes de seu processamento tecnológico | 1.46 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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