Aplicación de modelos supervised machine learning para la predicción de la producción de carne de bovinos: (Record no. 50459)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | nam a22 7a 4500 |
| 005 - FECHA Y HORA DE ACTUALIZACIÓN | |
| 005 | 20260504084059.0 |
| 008 - LONGITUD FIJA | |
| campo de control de longitud fija | 260316e2025 ck |||fsm||| 00| 0 spa d |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | CO-NeUS |
| Lengua de catalogación | español |
| Normas de descripción | rda |
| 041 ## - IDIOMA | |
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente | español |
| 100 1# - AUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 161873 |
| nombre | Parra Quintero, Dania Nayely |
| relación | autor |
| 245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO | |
| título | Aplicación de modelos supervised machine learning para la predicción de la producción de carne de bovinos: |
| subtítulo | Un enfoque nutrigenético y ambiental / |
| Mención de responsabilidad, etc. | Dania Nayely Parra Quintero, Estefany Cortés Echeverry; Diector Christián Cortés García; Asesor de Tesis Carlos Javier Martínez Moncaleano |
| 256 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DE ORDENADOR | |
| Características del archivo de computador | Datos electrónicos (1 archivos:3655 MG) |
| 264 1# - PIE DE IMPRENTA | |
| lugar (ciudad) | Neiva: |
| editorial | Universidad Surcolombiana; |
| fecha | 2025 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | 1 CD-ROM (178 páginas); |
| Ilustraciones | diagramas, mapas, tablas o cuadros; |
| Dimensiones | 12 cm |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Content type term | texto |
| 337 ## - MEDIACIÓN | |
| RDA | rdamedia |
| Content type term | computadora |
| 338 ## - PORTADOR | |
| RDA | rdacarrier |
| Content type term | disco de la computadora |
| Portador | cd |
| 347 ## - Características del archivo digital (R) | |
| RDA | rda |
| 502 ## - NOTA DE TESIS | |
| Nota de tesis | Tesis |
| título otorgado | Magíster en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad |
| Institución | Universidad Surcolombiana. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Maestría en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad |
| año | 2025 |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO | |
| Nota de contenido | Resumen -- Antecedentes y justificación -- Fundamentos teóricos -- Objetivos de la investigación -- Metodología -- Análisis y discusión de resultados -- Conclusión |
| 520 ## - RESUMEN | |
| Resumen | "Este proyecto de investigación se basa en un enfoque de ciencias de la complejidad. La ganadería se aborda como un sistema adaptativo conformado por factores nutrigenéticos (raza, cruce y tipo de alimentación) que interactúan y se adaptan a cambios en el ambiente (temperatura, precipitación y humedad). Esta tesis propone implementar algoritmos de Supervised Machine Learning para predecir la producción bovina del departamento del Huila entre 2008 y 2023. Para estructurar la investigación con una visión de negocio se utilizó la metodología CRISP-DM, mediante sus fases se orientó el orden de la investigación. Se utilizó R-studio para desarrollar los algoritmos con las librerías (caredt, e1071, class, rpart, randomForest y NeuralNetTools). A partir de un conjunto de datos históricos se compararon diferentes algoritmos de regresión, evaluados mediante Cross validation destacándose SVM radial y Random Forest como los modelos que mejor se ajustan y presentan menor error predictivo frente a los demás. Se realizó una evaluación para determinar el más eficiente en la predicción; el modelo con mejor adaptación e interpretación fue el de Random Forest. El mejor modelo fue el Random Forest con 800 árboles y 64 observaciones, con un coeficiente de determinación (R^2) del 97,8% de la variabilidad de la carne, esté hace referencia al ajuste del modelo frente a las variables de observación. Finalmente se implementó este modelo para predecir la cantidad de carne en toneladas de cada municipio del departamento del Huila, confirmando su utilidad en este tipo de investigación." |
| 700 1# - COAUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 161874 |
| Nombre de persona | Cortés Echeverry, Estefany |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 700 1# - COAUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 151700 |
| Nombre de persona | Cortés García, Christián Camilo |
| Término indicativo de función/relación | Director |
| 700 1# - COAUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 143680 |
| Nombre de persona | Martínez Moncaleano, Carlos Javier, |
| Término indicativo de función/relación | Director |
| 082 04 - CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY | |
| edición | 21 |
| Clasificación | Th MEIC 137 |
| 650 #0 - MATERIA GENERAL | |
| 9 (RLIN) | 161875 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial | Producción Bovina |
| Subdivisión general | Modelo Supervised Machine Learning |
| 650 #0 - MATERIA GENERAL | |
| 9 (RLIN) | 161876 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial | Nutrigenética |
| Subdivisión general | Carne de Bovinos |
| 942 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL KOHA | |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación | |
| Tipo de ítem Koha | e-Tesis |
| Parte de la signatura que corresponde a la clasificación (Parte de la clasificación) | Th MEIC 137 |
| Prefijo de la signatura | Th |
| Ocultar en el OPAC | Perdido | Esquema de clasificación | No circula | Colección | Sede propietaria | Localización actual | Adquirido | Signatura topográfica | Código de barras | Visto por última vez | Ejemplar | Tipo de ítem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| En Colección | Tesis y Trabajos de Grado | Biblioteca Central | Biblioteca Central | 2026-03-16 | Th MEIC 137 | 900000029645 | 2026-03-16 | Ej.1 | e-Tesis | |||
| En Colección | Tesis y Trabajos de Grado | Biblioteca Central | Biblioteca Central | 2026-03-16 | Th MEIC 137 | 900000029646 | 2026-03-16 | Ej.2 | e-Tesis |