[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-123211-es":3,"doc-seo-123211-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},123211,687207022233,"Riley","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_155a257f0dc6eb9ab79c44ca47cae57d",41,"Investigación e Informes","Integración de IoT y Machine Learning para la estimación de la calidad del vino - Trabajo de titulación previo a la obtención del título de Magíster en Computación, mención Sistemas Inteligentes","El trabajo de titulación presenta la integración de IoT y técnicas de Machine Learning para estimar la calidad del vino a partir de datos del proceso de fermentación. Se fundamenta la dinámica de la fermentación y los parámetros fisicoquímicos relevantes, para luego revisar el marco metodológico CRISP-DM y sus fases de comprensión del negocio y datos, preparación, modelado, evaluación y despliegue. Finalmente, se propone una arquitectura de IoT/ML, definiendo objetivos, hipótesis y una metodología orientada a la predicción y al control del proceso.","ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL  \nDEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA Y CIENCIAS DE  \nLA COMPUTACIÓN  \nINTEGRACIÓN DE IOT Y MACHINE LEARNING PARA LAESTIMACIÓN DE LA CALIDAD DEL VINO  \nTRABAJO DE TITULACIÓN PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE MAGISTER EN COMPUTACIÓN MENCIÓN SISTEMAS INTELIGENTES  \nCRISTINA ELIZABETH SANGUCHO MOROCHO  \nDIRECTOR: IVÁN MARCELO CARRERA IZURIETA  \nQuito, agosto 2024  \nAVAL  \nCertifico que el presente trabajo fue desarrollado por Cristina Elizabeth Sangucho Morocho, bajo mi supervisión.  \nIVÁN MARCELO CARRERA IZURIETA DIRECTOR DEL TRABAJO DE TITULACIÓN  \nDECLARACIÓN DE AUTORÍA  \nYo, Cristina Elizabeth Sangucho Morocho, declaro bajo juramento que el trabajo aquí descrito es de mi autoría; que no ha sido previamente presentado para ningún grado o calificación profesional; y, que he consultado las referencias bibliográficas que se incluyen en este documento.  \nA través de la presente declaración dejo constancia de que la Escuela Politécnica Nacional podrá hacer uso del presente trabajo según los términos estipulados en la Ley, Reglamentos y Normas vigentes.  \nCristina Elizabeth Sangucho Morocho  \nDEDICATORIA  \nDedico este proyecto a los constructores de conocimiento, cuya pasión por la verdad y lacuriosidad insaciable mejoran nuestro mundo.  \nAGRADECIMIENTO  \nAgradezco profundamente a Dios, cuya divinidad me guía y acompaña en cada paso demi camino. Su presencia me sostiene en los momentos de necesidad, ilumina mi camino en la oscuridad, me otorga paz en medio de la tempestad, permitiéndome avanzar con confianza y determinación en cada desafío.  \nÍNDICE DE CONTENIDO  \n1 INTRODUCCIÓN ............................................................................................. 1  \n1.1 Presentación ............................................................................................ 1  \n1.2 Problema de Investigación ....................................................................... 3  \n1.2.1 Preguntas de investigación........................................................................................... 3  \n1.3 Objetivo General ...................................................................................... 4  \n1.4 Objetivos Específicos ............................................................................... 4  \n1.5 Justificación ............................................................................................. 4  \n1.6 Hipótesis .................................................................................................. 5  \n2 MARCO TEÓRICO .......................................................................................... 6  \n2.1 Fundamentos de la Fermentación ........................................................... 6  \n2.1.1 Definiciones .................................................................................................................. 6  \n2.1.2 Elaboración de Vinos Tintos ......................................................................................... 7  \n2.1.3 Proceso de Fermentación ............................................................................................. 9  \n2.1.4 Control de la Fermentación Alcohólica ........................................................................ 9  \n2.1.5 Parámetros fisicoquímicos básico del vino durante la fermentación ........................ 10  \n2.1.6 Como evaluar la calidad del vino después del proceso de fermentación .................. 17  \n2.2 Modelo CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining)  \n20  \n2.2.1 Comprensión de l negocio ........................................................................................... 20  \n2.2.2 Comprensión de los datos .......................................................................................... 20  \n2.2.3 Preparación de datos.................................................................................................. 21  \n2.2.4 Modelado .........................................................................","cbCaioCvZPhI5s2g","https://ap.wps.com/l/cbCaioCvZPhI5s2g","pdf",4595526,3,1,96,"Spanish","es",110,"# Introducción\n## Presentación\n## Problema de Investigación\n### Preguntas de investigación\n## Objetivo General\n## Objetivos Específicos\n## Justificación\n## Hipótesis\n# Marco Teórico\n## Fundamentos de la Fermentación\n### Definiciones\n### Elaboración de Vinos Tintos\n### Proceso de Fermentación\n### Control de la Fermentación Alcohólica\n### Parámetros fisicoquímicos del vino durante la fermentación\n### Evaluación de la calidad del vino tras la fermentación\n## Modelo CRISP-DM\n### Comprensión del negocio\n### Comprensión de los datos\n### Preparación de datos\n### Modelado\n### Evaluación\n### Despliegue\n## Aplicaciones de IoT/ML en el proceso de fermentación del vino\n### Revisión de bibliografía\n### Técnicas de IoT/ML propuestas\n### Arquitectura de IoT\n# Propuesta\n## Integración IoT/ML para la predicción de la calidad de vino\n### Comprensión del negocio\n### Comprensión de los datos\n### Preparación de los datos\n### Modelado\n### Evaluación\n### Despliegue\n# Metodología\n## Enfoque","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo del trabajo sobre IoT y Machine Learning?\",\"answer\":\"Integrar IoT y Machine Learning para estimar la calidad del vino, enfocándose en la predicción a partir del proceso de fermentación y sus variables relevantes.\"},{\"question\":\"Qué marco metodológico se utiliza para el desarrollo del proyecto?\",\"answer\":\"Se emplea el modelo CRISP-DM, abordando comprensión del negocio y de los datos, preparación, modelado, evaluación y despliegue.\"},{\"question\":\"Cómo se aborda la calidad del vino en relación con la fermentación?\",\"answer\":\"Se estudian los fundamentos de la fermentación y se consideran parámetros fisicoquímicos; 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