Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Briñez de León, Juan CarlosRiaño Vallejo, Valentina2024-08-032024-08-032024https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3808Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos, con el objetivo de mejorar el rendimiento de una tarea específica. En este trabajo se materializa la construcción de un algoritmo para la toma de decisiones informadas en la proyección de las propiedades de la gelatina producida en una empresa, utilizando algoritmos de machine learning. Las diferentes aplicaciones, así como el precio de la gelatina en el mercado internacional, dependen de las propiedades fisicoquímicas de la gelatina extraída como bloom, viscosidad y claridad, que a su vez dependen de la materia prima y los procesos empleados para su producción. Por ello, se desarrolla un algoritmo de regresión que permite predecir el valor específico de las propiedades a obtener a partir de un conjunto histórico de datos. Se aplican dos modelos diferentes de regresión, se validan y se concluye que el de mejor desempeño es el modelo 1 para predicciones de series de tiempo donde sabemos que los datos no salen de un rango, y el de menor desempeño es el segundo modelo utilizado para predicciones de tiempo complicadas donde solo se conoce la dinámica.19 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024GelatinaPropiedadesModelosAlgoritmosPredicciónRegresiónVariablesDatosTrabajo de grado - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)Toma de decisionesAnálisis de datos