[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-119214-es":3,"doc-seo-119214-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"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},119214,2336474466412,"Ezra","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_155a257f0dc6eb9ab79c44ca47cae57d",41,"Investigación e Informes","MACHINE LEARNING APPLIED TO MILK SAMPLE CLASSIFICATION - Tesis para optar el Título Profesional de Ingeniero Industrial","El documento presenta los resultados de la evaluación del proceso de clasificación de muestras de leche mediante la modelación de técnicas de machine learning. El objetivo consiste en discriminar la presencia o ausencia de adulterantes para obtener lácteos adecuados para el consumo humano. Asimismo, busca acelerar y precisar el proceso de inspección de las muestras. La relevancia del estudio se fundamenta en el consumo masivo de la leche, especialmente en población infantil, aportando a la confiabilidad sobre la integridad de los productos lácteos.","Universidad de Lima Facultad de Ingeniería Carrera de Ingeniería Industrial  \nMACHINE LEARNING APPLIED TO MILK SAMPLE CLASSIFICATION  \nTesis para optar el Título Profesional de Ingeniero Industrial  \nMia Leonarda Leon Loyola  \nCódigo 20172282  \nDiego Daniel Ossa De la Cruz  \nCódigo 20172430  \nAsesor  \nJosé Antonio Taquía Gutiérrez  \nLima – Perú  \nMayo de 2023  \n\n| Propuesta\u003Cbr>Carrera Ingeniería Industrial |\n| --- |\n| Título\u003Cbr>MACHINE LEARNING APPLIED TO MILK SAMPLE CLASSIFICATION |\n| Autor(es)\u003Cbr>Mia León y Diego Ossa\u003Cbr>[20172282@aloe.ulima.edu.pe](20172282@aloe.ulima.edu.pe) ; [20172430@aloe.ulima.edu.pe](20172430@aloe.ulima.edu.pe)\u003Cbr>Universidad de Lima |\n| Resumen: El documento presenta los resultados de la evaluación del proceso de clasificación de muestras de leche por medio de la modelación de técnicas de machine learning. Esta investigación tuvo como objetivo discriminar la presencia o ausencia de adulterantes, lo cual permita la obtención de lácteos adecuados para el consumo humano. Asimismo, acelerar y precisar el proceso de inspección de dichas muestras. Larelevancia del presente estudio se puede comprender desde el producto sometido a análisis: la leche. Este es de consumo masivo, sobre todo, en público infantil. Por lo expuesto, se considera relevante demostrar de manera eficiente que se brinda productos de calidad a la población y este documento es un aporte a lacredibilidad de la integridad de productos lácteos.\u003Cbr>Palabras Clave: Leche, Calidad, Machine Learning, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Redes Neuronales\u003Cbr>Abstract: The document presents the results of the evaluation of the classification process of milk samples through the modeling of machine learning techniques. The objective of this research was to discriminate the presence or absence of adulterants, which allowed obtaining adequate damages for human consumption. Also, speed up and specify the inspection process of said samples. The relevance of this study can be understood from the product under analysis: milk. This is for mass consumption, especially among children. Due to the above, it is considered relevant to efficiently demonstrate that quality products are provided to the population and this document is a contribution to the reliability of the integrity of dairy products. Keywords: Milk, Quality, Machine Learning, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Neural Networks |\n| Línea de investigación IDIC – ULIMA: Quality & Reliability Engineering |\n| Área y Sub-áreas de Investigación:\u003Cbr>Diseño de sistemas automatizado para el control de calidad. |\n| Objetivo (s) de Desarrollo Sostenible (ODS) relacionado (s) al tema de investigación. ODS 9: Industria, innovación e infraestructura. |\n\n\n| PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA\u003Cbr>La presente investigación, busca clasificar muestras de leche, según la presencia o ausencia de adulterantes, que permitan la obtención de lácteos adecuados para el consumo humano mediante métodos de aprendizajeautomatizado. |\n| --- |\n| OBJETIVOS\u003Cbr>El propósito de la investigación es clasificar muestras de leche con el apoyo de técnicas de machine learning, que discriminarán la presencia o ausencia de adulterantes, lo cual permita la obtención delácteos adecuados para el consumo humano. Asimismo, acelerar y precisar el proceso de inspección de dichas muestras. Los métodos de investigación y la recopilación de datos se establecieron para evaluar los datos técnicos recolectados y diseñar, con base en machine learning, un modelo automatizado, que agilice la examinación de la información recabada y brinde un resultado más efectivo sobre su condiciónde calidad óptima. |\n| JUSTIFICACIÓN\u003Cbr>La leche forma parte de una notable base para para la reproducción de microorganismos a causa de su alto porcentaje nutricional; debido a esto, la sanidad de esta se debe evaluar constantemente. La lechecruda en su óptimo estado no debe poseer residuos ni sedimentos, no ser insípida ni tener color y olorinusuales; además, de un contenido mínimo de bac","cbCaiaOmbB4ZdsHi","https://ap.wps.com/l/cbCaiaOmbB4ZdsHi","pdf",233865,6,1,7,"Spanish","es",110,"# Planteamiento del problema\n# Objetivos\n# Justificación\n# Diseño metodológico\n# Notas (Agradecimientos)","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo principal de la investigación sobre leche y machine learning?\",\"answer\":\"Clasificar muestras de leche para discriminar la presencia o ausencia de adulterantes, con el fin de obtener lácteos adecuados para el consumo humano.\"},{\"question\":\"Qué beneficios se espera lograr en el proceso de inspección de las muestras?\",\"answer\":\"Acelerar y precisar la inspección, logrando un resultado más efectivo sobre la condición de calidad óptima de las muestras.\"},{\"question\":\"Qué métodos de clasificación se emplean en el diseño metodológico?\",\"answer\":\"Se utilizan técnicas como Random Forest, redes neuronales y k-nearest neighbor para determinar la presencia de adulterantes en las muestras.\"}]","MACHINE LEARNING APPLIED TO MILK SAMPLE CLASSIFICATION - Tesis para optar el Título Profesional de Ingeniero Industrial | PDF",1785723131,11,{"code":4,"msg":32,"data":33},"ok",{"site_id":25,"language":24,"slug":34,"title":13,"keywords":35,"description":14,"schema_data":36,"social_meta":88,"head_meta":90,"extra_data":92,"updated_unix":29},"machine-learning-applied-to-milk-sample-classification-thesis-for-the-degree-of-industrial-engineer","",{"@graph":37,"@context":87},[38,55,70],{"@type":39,"itemListElement":40},"BreadcrumbList",[41,45,49,52],{"item":42,"name":43,"@type":44,"position":21},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":46,"name":47,"@type":44,"position":48},"https://docshare.wps.com/es/document/","Document",2,{"item":50,"name":12,"@type":44,"position":51},"https://docshare.wps.com/es/document/investigación-e-informes/",3,{"item":53,"name":13,"@type":44,"position":54},"https://docshare.wps.com/es/document/machine-learning-applied-to-milk-sample-classification-thesis-for-the-degree-of-industrial-engineer/119214/",4,{"url":53,"name":13,"@type":56,"author":57,"headline":13,"publisher":59,"fileFormat":62,"inLanguage":24,"description":14,"dateModified":63,"datePublished":64,"encodingFormat":62,"isAccessibleForFree":65,"interactionStatistic":66},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":58},"Person",{"url":42,"name":60,"@type":61},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-31","2026-08-03",true,{"@type":67,"interactionType":68,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":69},"ViewAction",{"@type":71,"mainEntity":72},"FAQPage",[73,79,83],{"name":74,"@type":75,"acceptedAnswer":76},"Cuál es el objetivo principal de la investigación sobre leche y machine learning?","Question",{"text":77,"@type":78},"Clasificar muestras de leche para discriminar la presencia o ausencia de adulterantes, con el fin de obtener lácteos adecuados para el consumo humano.","Answer",{"name":80,"@type":75,"acceptedAnswer":81},"Qué beneficios se espera lograr en el proceso de inspección de las muestras?",{"text":82,"@type":78},"Acelerar y precisar la inspección, logrando un resultado más efectivo sobre la condición de calidad óptima de las muestras.",{"name":84,"@type":75,"acceptedAnswer":85},"Qué métodos de clasificación se emplean en el diseño metodológico?",{"text":86,"@type":78},"Se utilizan técnicas como Random Forest, redes neuronales y k-nearest neighbor para determinar la presencia de adulterantes en las muestras.","https://schema.org",{"og:url":53,"og:type":89,"og:title":13,"og:site_name":60,"og:description":14},"article",{"robots":91,"canonical":53},"index,follow",{"doc_id":7,"site_id":25},{"code":4,"msg":5,"data":94},[95,100,104,108,112,114,118,122,126,130],{"id":96,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":97,"show_sort_weight":98,"slug":99},39,"Cómic",60,"comic",{"id":101,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":102,"show_sort_weight":98,"slug":103},43,"Estilo de Vida","lifestyle",{"id":105,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":106,"show_sort_weight":98,"slug":107},38,"Examen","exam",{"id":109,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":110,"show_sort_weight":98,"slug":111},44,"General","general",{"id":11,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":12,"show_sort_weight":98,"slug":113},"research-report",{"id":115,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":116,"show_sort_weight":98,"slug":117},37,"Literatura","literature",{"id":119,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":120,"show_sort_weight":98,"slug":121},22,"Relatos y Novelas","story-novel",{"id":123,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":124,"show_sort_weight":98,"slug":125},42,"Religión y Espiritualidad","religion-spirituality",{"id":127,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":128,"show_sort_weight":98,"slug":129},40,"Salud y Atención Médica","healthcare",{"id":131,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":132,"show_sort_weight":98,"slug":133},24,"Tecnología","technology"]