[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-124515-es":3,"doc-seo-124515-110":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},124515,962084925290,"Ophelia","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_085a072bc5b1113ac321206ff7593b45",41,"Investigación e Informes","Modelo de clasificación supervisado para la detección de la roya en hojas del cultivo de café aplicando técnicas de machine learning","Modelo de clasificación supervisado para detectar la roya en hojas del cultivo de café mediante técnicas de machine learning, integrando una aproximación orientada a diagnóstico automatizado. El documento enmarca el problema de investigación, formula objetivos y sustenta la necesidad teórica, metodológica y práctica del enfoque. Presenta un marco de referencia con diagnóstico tradicional, métodos moleculares y análisis morfológico, incluyendo herramientas como PCR, Dot Blot, inferencia difusa y redes neuronales convolucionales.","MODELO DE CLASIFICACIÓN SUPERVISADO PARA LA DETECCIÓN DE LA ROYA EN HOJAS DEL CULTIVO DE CAFÉ APLICANDO TÉCNICAS DE  \nMACHINE LEARNING  \nCamilo Enrique Rocha Calderón  \nUNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA  \nMAESTRÍA EN CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES ÉNFASIS EN INGENIERÍA DE SOFTWARE  \nBOGOTÁ D.C.– COLOMBIA  \n2023  \nMODELO DE CLASIFICACIÓN SUPERVISADO PARA LA DETECCIÓN DE LA ROYA EN HOJAS DEL CULTIVO DE CAFÉ APLICANDO TÉCNICAS DE  \nMACHINE LEARNING  \nCamilo Enrique Rocha Calderón  \nDirector:  \nIng. Julio Barón Velandia Ph. D  \nCo-director:  \nIng. Sebastián Camilo Vanegas Ayala M.Sc  \nGrupo de Investigación:  \nInteroperabilidad Tecnológica y Semántica  \nINTECSE  \nUNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA  \nMAESTRÍA EN CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES ÉNFASIS EN INGENIERÍA DE SOFTWARE  \nBOGOTÁ D.C.– COLOMBIA  \n2023  \nDedicatoria  \nA Dios quien siempre me ha acompañado en mi camino, fortaleciéndome en los momentos difíciles.  \nA mis padres porque ellos han sido el soporte fundamental que ha orientado mi vida y me han apoyado en todos mis proyectos.  \nA mi familia con la cual siempre he contado y han hecho este esfuerzo más llevadero.  \nA mi pareja quien me ha motivado para no desfallecery dar continuidad al logro de esta meta.  \nA todos mis amigos y compañeros por hacer parte de mi familia académica y fraterna.  \nA todas las personas que han participado de una u otra forma para culminar este legado.  \nAGRADECIMIENTOS  \nA Dios , mi infinito agradecimiento porque durante toda mi vida he sentido su compañía, caminando junto a Él, permitiéndome evidenciar que haciendo lo correcto y con el esfuerzorequerido se pueden lograr los sueños.  \nMis padres han representado la mayor fuente de inspiración que un hijo pueda recibir, con su ejemplo de vida, valores transmitidos y un apoyo incondicional con el que siempre he contado, me siento muy orgulloso de ser su hijo, les agradezco con mi ser.  \nMil gracias a mi familia por su amor, soporte y fortaleza con las que día a día experimente, haciendo que mi vida fuera más llevadera y pudiera alcanzar esta meta.  \nA mi pareja porque con su amor, complicidad y motivación, me han dado un gran impulso para seguir adelante y alcanzar mis objetivos, te agradezco con mi corazón.  \nPor cada una de las experiencias académicas y lúdicas que cada uno de mis amigos ycompañeros me ha dado, mi sincera gratitud.  \nA mi Director de tesis, Ingeniero Julio Barón Velandia Ph. D. , por la entrega y tiempo reflejado en el acompañamiento de esta investigación y elaboración de presente material. En general por creer en mí e invertir su tiempo con todos los aportes de un gran académico, del que me siento muy orgulloso.  \nA los profesores de la maestría por compartir sus conocimientos y formarme para tener todas las bases que se derivan en este proyecto de grado.  \nAl CIDC por proporcionarme las herramientas necesarias para abordar un proyecto de investigación naciente del presente trabajo de grado.  \nFinalmente, agradezco a cada uno de los lectores que se pueda encontrar este trabajo y lopueda aprovechar como una base para el futuro.  \nRESUMEN....................................................................................................................... 14  \nPALABRAS CLAVE ......................................................................................................... 14  \nINTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 15  \n1. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ........................................................................... 16  \n1.1 Planteamiento del problema .............................................................................. 16  \n1.2 Formulación del problema ................................................................................. 17  \n1.3 Sistematización del problema .................................................","cbCailUiZ7DsMSvB","https://ap.wps.com/l/cbCailUiZ7DsMSvB","pdf",3095970,2,1,109,"Spanish","es",110,"# Introducción\n# Problema de investigación\n## Planteamiento del problema\n## Formulación del problema\n## Sistematización del problema\n# Objetivos\n## Objetivo general\n## Objetivos específicos\n# Justificación\n## Justificación teórica\n## Justificación metodológica\n## Justificación práctica\n# Marco de referencia\n## Marco teórico\n### Diagnóstico tradicional\n### Enfermedades causadas por hongos\n### Diagnóstico a nivel molecular\n### Reacción en cadena de la polimerasa\n### Dot Blot\n### Diagnóstico según características morfológicas de la hoja\n### Sistemas de inferencia difusa\n### Redes neuronales convolucionales","[{\"question\":\"Cuál es el propósito del modelo propuesto?\",\"answer\":\"El modelo busca clasificar para detectar la roya en hojas del cultivo de café, apoyándose en técnicas de machine learning como base para un diagnóstico automatizado.\"},{\"question\":\"Qué enfoque incluye el documento dentro del marco de referencia?\",\"answer\":\"Incluye diagnóstico tradicional, diagnóstico a nivel molecular (como PCR y Dot Blot) y diagnóstico por características morfológicas de la hoja, además de métodos como inferencia difusa y redes neuronales convolucionales.\"},{\"question\":\"Cómo se estructuran el problema y los objetivos de la investigación?\",\"answer\":\"El documento desarrolla el problema de investigación con planteamiento, formulación y sistematización; 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