| dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 - Atribución-NoComercial | es_MX |
| dc.contributor | José Alberto Hernández Aguilar | es_MX |
| dc.contributor.author | PAUL PARIS ARIZMENDI PERALTA | es_MX |
| dc.contributor.other | director - Director | es_MX |
| dc.coverage.spatial | MEX - México | es_MX |
| dc.date | 2024-03-07 | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-21T19:37:38Z | |
| dc.date.available | 2024-03-21T19:37:38Z | |
| dc.identifier.uri | http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/4507 | |
| dc.description | En este estudio de investigación, se realizó una comparación entre cinco modelos
de Machine Learning (ML) utilizando datos provenientes del sustrato y del entorno
de una Unidad Productora de Aguacate (UPA) en la zona norte del Estado de
Morelos, específicamente en el municipio de Huitzilac. Los datos recopilados
incluyeron temperaturas, humedades, luminosidad, así como los niveles de
Nitrógeno (N), Fósforo (P) y Potasio (K). Estos datos fueron monitoreados durante
un período de un año mediante sensores especializados. | es_MX |
| dc.description | In this research study, a comparison was made among five Machine Learning (ML)
models using data obtained from the substrate and environment of an Avocado
Production Unit (UPA) located in the northern zone of the State of Morelos,
specifically in the municipality of Huitzilac. The collected data included temperatures,
humidities, luminosity, as well as Nitrogen (N), Phosphorus (P), and Potassium (K)
levels. These data were monitored over a period of one year using specialized
sensors. | es_MX |
| dc.format | pdf - Adobe PDF | es_MX |
| dc.language | spa - Español | es_MX |
| dc.publisher | El autor | es_MX |
| dc.rights | openAccess - Acceso Abierto | es_MX |
| dc.subject | 7 - INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_MX |
| dc.subject.other | 33 - CIENCIAS TECNOLÓGICAS | es_MX |
| dc.title | Estudio de técnicas de Machine Learning para estimar la producción de aguacate en la zona norte del estado de Morelos | es_MX |
| dc.type | masterThesis - Tesis de maestría | es_MX |
| uaem.unidad | Facultad de Contaduría Administración e Informática - Facultad de Contaduría Administración e Informática | es_MX |
| uaem.programa | Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado - Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado | es_MX |
| dc.type.publication | acceptedVersion | es_MX |
| dc.audience | researchers - Investigadores | es_MX |
| dc.date.received | 2024-03-18 | |
