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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCarrera Buri, Félix Miguel-
dc.contributor.authorAbad Garzón, Alejandra Margarita-
dc.contributor.authorHong Luo, Huaxing Ángela-
dc.date.accessioned2024-03-11T21:59:16Z-
dc.date.available2024-03-11T21:59:16Z-
dc.date.issued2024-02-15-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/22592-
dc.descriptionEn Ecuador la producción y exportación de cacao fino o de aroma representa una gran oportunidad en mercados europeos debido a la tendencia de los consumidores y su preocupación por la sostenibilidad del medioambiente. El proyecto de investigación tiene como propósito analizar la aplicación de algoritmos de machine learning para clasificar la calidad de un cacao fino aroma de exportación para la exportadora Cocholato S.A, una empresa familiar exportadora de cacao, ubicada en el cantón Rio Verde de la provincia de Esmeraldas, la clasificación del cacao es esencial para garantizar la calidad, el sabor y la consistencia de los productos de cacao, así como para facilitar la comercialización y el cumplimiento de estándares de calidad en la industria. Además, puede tener un impacto positivo en los ingresos de los agricultores de cacao y en la sostenibilidad de la producción. Cuya metodología se basó en Restudio con el algoritmo RandomForest. Los resultados arrojados son prometedores no solo para el presente sino también para el futuro sugiere que los hallazgos del estudio tienen aplicaciones prácticas y beneficios a largo plazo para los agricultores.en_US
dc.description.abstractIn Ecuador, the production and export of fine or aromatic cocoa represents a wonderful opportunity in European markets due to the trend of consumers and their concern for environmental sustainability. The research project aims to analyze the application of machine learning algorithms to classify the quality of a fine aroma cocoa for export for the exporter Cocholato S.A., a family cocoa exporting company, located in the Rio Verde canton of the province of Esmeraldas, the classification of cocoa is essential to ensure the quality, flavor and consistency of cocoa products, as well as to facilitate marketing and compliance with quality standards in the industry. In addition, it can have a positive impact on cocoa farmers' incomes and on the sustainability of production. Whose methodology was based on Restudio with the RandomForest algorithm. The results are promising not only for the present but also for the future, suggesting that the study's findings have practical applications and long-term benefits for farmers.en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad Católica de Santiago de Guayaquilen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/en_US
dc.subjectINTELIGENCIA DE NEGOCIOSen_US
dc.subjectCACAO ECUATORIANOen_US
dc.subjectBALANZA COMERCIALen_US
dc.subjectANÁLISIS DE DATOSen_US
dc.subjectMERCADO INTERNACIONALen_US
dc.titleAplicación de algoritmo de machine learning para clasificar la calidad de un cacao fino aroma de exportación para la exportadora Cocholato S.A.en_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
Aparece en las colecciones: Trabajos de Titulación - Carrera de Negocios Internacionales

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