Clasificación de huevos de animales ovíparos mediante algoritmos de machine learning: una revisión sistemática
Descripción del Articulo
En la industria avícola, la clasificación precisa de huevos de diferentes especies de animales ovíparos es fundamental para asegurar la excelencia del producto y optimizar los procedimientos de producción en granjas avícolas. El objetivo de este estudio es determinar el algoritmo más eficiente para...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Señor de Sipan |
| Repositorio: | USS-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/14641 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12802/14641 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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En la industria avícola, la clasificación precisa de huevos de diferentes especies de animales ovíparos es fundamental para asegurar la excelencia del producto y optimizar los procedimientos de producción en granjas avícolas. El objetivo de este estudio es determinar el algoritmo más eficiente para clasificar huevos de animales ovíparos mediante machine learning, para ello la metodología utilizada es la recolección de imágenes de huevos pertenecientes a cinco especies: gallina, pava, pavilla, paloma y pato, con las que se construyó un conjunto de datos representativo para entrenar y probar diversos modelos de algoritmos y así saber cuál es el más eficaz. Los resultados demostraron que el algoritmo Support Vector Machine (SVM) obtuvo un rendimiento sobresaliente alcanzando una precisión superior al 95%; este modelo mostró una alta capacidad para diferenciar las especies de huevos a partir de características visuales únicas validando su efectividad en escenarios de clasificación compleja. Se realizaron pruebas exhaustivas que confirmaron la fiabilidad y precisión del modelo SVM lo que lo posiciona como una herramienta eficiente y práctica para la automatización de este proceso en la industria avícola. En conclusión, el uso de SVM no solo mejora la precisión en la clasificación, sino que también optimiza los tiempos y recursos ofreciendo una solución innovadora para la gestión de producción en granjas avícolas. |
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Los resultados demostraron que el algoritmo Support Vector Machine (SVM) obtuvo un rendimiento sobresaliente alcanzando una precisión superior al 95%; este modelo mostró una alta capacidad para diferenciar las especies de huevos a partir de características visuales únicas validando su efectividad en escenarios de clasificación compleja. Se realizaron pruebas exhaustivas que confirmaron la fiabilidad y precisión del modelo SVM lo que lo posiciona como una herramienta eficiente y práctica para la automatización de este proceso en la industria avícola. En conclusión, el uso de SVM no solo mejora la precisión en la clasificación, sino que también optimiza los tiempos y recursos ofreciendo una solución innovadora para la gestión de producción en granjas avícolas.Trabajo de investigaciónCiencias de la información como herramientas multidisciplinares y estratégicas en el contexto industrial y de organizacionesInformática y transformación digital en el contexto industrial y organizacional.application/pdfspaUniversidad Señor de SipánPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Repositorio Institucional - USSRepositorio Institucional USSreponame:USS-Institucionalinstname:Universidad Señor de Sipaninstacron:USSClasificación de huevosMachine learningSuper vector machineProcesamiento de imágenesAlgoritmohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Clasificación de huevos de animales ovíparos mediante algoritmos de machine learning: una revisión sistemáticainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y UrbanismoBachiller en Ingeniería de SistemasIngeniería de Sistemas40398872https://orcid.org/0000-0002-0861-96637584245871447741612076https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachillerhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionORIGINALFernandez Gonzales Rosa & Inoñan Rodriguez Gianella.pdfFernandez Gonzales Rosa & Inoñan Rodriguez Gianella.pdfapplication/pdf1044622https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/14641/1/Fernandez%20Gonzales%20Rosa%20%26%20Ino%c3%b1an%20Rodriguez%20Gianella.pdf26d2635f2c24577247ec453a0ff36afbMD51Autorización del autor.pdfAutorización del autor.pdfapplication/pdf168701https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/14641/2/Autorizaci%c3%b3n%20del%20autor.pdf2fc31aa0b477e223206f8507404cfaeeMD52Informe de similitud.pdfInforme de similitud.pdfapplication/pdf1205527https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/20.500.12802/14641/3/Informe%20de%20similitud.pdfc1d53d8197a608e31df8edeacb0ab0d6MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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