Modelo predictivo aplicando algoritmos de Machine Learning para la producción lechera en la hacienda el prado, del Instituto Agropecuario Superior Andino (IASA)
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Date
2023
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Publisher
PUCE - Quito
Abstract
El presente trabajo tiene como fin el desarrollo de un aplicativo web aplicando algoritmos de Machine Learning para la predicción de la producción lechera, de tal manera que pueda ser utilizado en programas de mejoramiento genético y en la toma de decisiones de los administradores de la ganadería del Instituto Agropecuario Superior Andino IASA. La ganadería mencionada se ubica en la Sierra Norte del Ecuador, tiene un sistema de producción de pastoreo, y cuanta con ejemplares de las razas Holstein y las del producto de la cruza Montbéliarde x Holstein. El sistema en pastoreo es influenciado por variables exógenas al sistema, que son determinadas por factores agroecológicos y de manejo de praderas, cuya influencia tiene variación local. Se utilizó la metodología CRISP-DM para sistematizar la información clave y el flujo de actividades para el desarrollo y posterior evaluación del modelo predictivo. El modelo se desarrolló con Python con el uso de las librerías pandas y scikit-learn. El algoritmo seleccionado para el desarrollo del modelo fue el de regresión lineal múltiple, con 17 variables predictoras, que fueron tomadas entre los factores productivos, reproductivos y ambientales. El modelo obtenido es útil para la predicción de la producción lechera, siendo validado por los indicadores R2ajsutado de 0.80 y razón entre la raíz del error cuadrático y la media de producción total de 0.11. Con el modelo obtenido se desarrolló el aplicativo web utilizando la plataforma Stramlit, de tal manera que el acceso al mismo sea público.
Description
Keywords
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial), Algoritmos computacionales, Aplicaciones web, Producción alimentaria