Solución de Machine Learning en el reconocimiento de plagas para plantones de arándano

• Autores: Delgado Pajares, Renzo Manuel, Obeso Li, Gloria Isabella
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/22493
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/22493
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Software; Dispositivos informáticos móviles; Ingeniería Sistemas Computacionales; Cultivos agrícolas; Control de plagas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente trabajo se realizó con el propósito de determinar la influencia de una solución de machine learning en el reconocimiento de plagas para plantones de arándano en la ciudad de Trujillo en el año 2019. El tipo de estudio fue cuasiexperimental; con una muestra constituida por 10 evaluadores que trabajan en el fundo “Agromorín” de la empresa Danper, seleccionados por su disponibilidad. Para la recolección de datos, se aplicó una ficha de observación y para el análisis de datos se utilizó la prueba t Student la cual se obtuvo con ayuda de la herramienta estadística XLSTAT en el programa Microsoft Excel. Las dimensiones comprendidas en el reconocimiento de plagas para plantones de arándano fueron sensibilidad y especificidad, mientras que las dimensiones comprendidas en la solución de machine learning fueron adecuación funcional y usabilidad. Los resultados obtenidos demostraron un aumento tanto en sensibilidad y especificidad en la medición realizada después de la aplicación de la solución de machine learning. Con base en lo mencionado, podemos concluir que una solución de machine learning tiene una influencia positiva en el reconocimiento de plagas para plantones de arándano.