Uma abordagem de aprendizado de máquina aplicado em avaliações de qualidade em produção de café (2025)
- Authors:
- Autor USP: SANTOS, LUANA PRISCILA DOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.11606/003235687
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; CAFÉ
- Keywords: K-means
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho apresenta uma análise detalhada da qualidade do café utilizando método de aprendizado de máquina, com o objetivo de aprimorar a classificação dos cafés com base em seus atributos sensoriais e físicos. Os dados utilizado e analisados já possuem a classificação mensurada por pontuação total por xícara, um método tradicional para determinar a qualidade. No entanto, uma abordagem mais avançada foi adotada por meio do algoritmo de clustering KMeans, segmentando os dados em clusters distintos para identificar padrões relevantes em diferentes características do café. A análise exploratória revelou que atributos como uniformidade, doçura, aroma, sabor, acidez e corpo desempenham papéis cruciais na avaliação da qualidade. O uso do aprendi- zado de máquina proporcionou uma nova perspectiva, permitindo identificar a relevância de cada atributo e sugerir melhorias específicas para cada cluster. Além disso, foram aplicadas as métricas de Silhouette, Davies-Bouldin Index e Calinski- Harabasz Index para avaliar a qualidade dos clusters gerados, evidenciando a eficácia da segmentação em termos de coesão e separação dos dados. Essas métricas demonstraram a robustez da segmentação, fornecendo uma avaliação quantitativa da qualidade dos agrupamentos. Este trabalho propõe, portanto, uma abordagem mais precisa para a classificação do café, útil para orientar melhorias nos processos de produção e facilitar a identificação de amostras com potencial para se destacar nas avaliações qualitativas. A combinação de técnicas tradicionais de análise de qualidade com métodos de aprendizado de máquina pode fornecer uma visão mais profunda e detalhada sobre a classificação e aprimoramento da qualidade do café, permitindo sugerir ações específicas para a otimização do produto final.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
SANTOS, Luana Priscila dos. Uma abordagem de aprendizado de máquina aplicado em avaliações de qualidade em produção de café. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003235687. Acesso em: 17 jan. 2026. -
APA
Santos, L. P. dos. (2025). Uma abordagem de aprendizado de máquina aplicado em avaliações de qualidade em produção de café (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003235687 -
NLM
Santos LP dos. Uma abordagem de aprendizado de máquina aplicado em avaliações de qualidade em produção de café [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 17 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003235687 -
Vancouver
Santos LP dos. Uma abordagem de aprendizado de máquina aplicado em avaliações de qualidade em produção de café [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 17 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003235687
Informações sobre o DOI: 10.11606/003235687 (Fonte: oaDOI API)
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