Reseña

El presente libro plantea como objetivo general de investigación, aplicar las diferentes técnicas de aprendizaje automático en la clasificación de variedades de granos en arroz. La calidad del grano de arroz se determina habitualmente mediante inspecciones visuales y mediciones manuales, método que es lento, subjetivo y propenso a errores humanos. Por lo tanto, la industria demanda una técnica rápida y precisa que pueda clasificar el grano de arroz a bajo costo y estandarizarlo. Por medio del aprendizaje automático se puede desarrollar modelos de decisión en entornos eminentemente complejos y no lineales.
Este estudio se enmarca en un diseño de investigación cuantitativa, consiste en la recolección de datos numéricos para su posterior análisis e interpretación utilizando herramientas de análisis matemático y estadístico para describir y explicar fenómenos mediante datos numéricos. El tipo de la investigación es causal comparativa dado que se comparan diferentes técnicas de aprendizaje automático en el proceso de clasificación de granos de arroz.
La clasificación fue binaria, se consideró como población de estudio a los 3.260 granos de dos variedades del Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria 14 (1.630) y 17 (1.630). Las técnicas que fueron empleadas están basadas en cinco modelos utilizando los siguientes algoritmos: regresión logística, Perceptrón Multicapa, Máquina de Vectores de Apoyo, Bosque Aleatorio y K Vecino Más Cercano. Las mediciones estadísticas de la matriz de confusión como resultado de la clasificación se utilizaron como métricas de rendimiento. Los resultados permiten concluir que Máquina de Vectores de Soportes el mejor método de clasificación, debido a su mejor predicción de los valores obtenidos de verdaderos positivos, y verdaderos negativos, además, la media de la precisión del modelo fue de 93,33%, superior a los otros modelos. El desarrollo de este trabajo permite llegar a la conclusión de que el uso del aprendizaje automático en la industria arrocera, es aplicable para el apoyo en la toma las decisiones basadas en el desarrollo del proceso de clasificación del grano.