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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Ossani, Paulo César | - |
| Autor(es): dc.creator | Rossoni, Diogo Francisco | - |
| Autor(es): dc.creator | Cirillo, Marcelo Ângelo | - |
| Autor(es): dc.creator | Borém, Flávio Meira | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:09:35Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:09:35Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-14 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-14 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/49330 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1135003 | - |
| Descrição: dc.description | Specialty coffees have a big importance in the economic scenario, and its sensory quality is appreciated by the productive sector and by the market. Researches have been constantly carried out in the search for better blends in order to add value and differentiate prices according to the product quality. To accomplish that, new methodologies must be explored, taking into consideration factors that might differentiate the particularities of each consumer and/or product. Thus, this article suggests the use of the machine learning technique in the construction of supervised classification and identification models. In a sensory evaluation test for consumer acceptance using four classes of specialty coffees, applied to four groups of trained and untrained consumers, features such as flavor, body, sweetness and general grade were evaluated. The use of machine learning is viable because it allows the classification and identification of specialty coffees produced in different altitudes and different processing methods. | - |
| Descrição: dc.description | Os cafés especiais têm grande importância no cenário econômico, e sua qualidade sensorial é apreciada pelo setor produtivo e pelo mercado. Pesquisas têm sido constantemente realizadas na busca por melhores misturas a fim de agregar valor e diferenciar preços de acordo com a qualidade do produto. Para isso, novas metodologias devem ser exploradas, levando em consideração fatores que possam diferenciar as particularidades de cada consumidor e/ou produto. Assim, este artigo sugere o uso da técnica de machine learning na construção de modelos de classificação e identificação supervisionados. Em um teste de avaliação sensorial para aceitação do consumidor utilizando quatro classes de cafés especiais, aplicados a quatro grupos de consumidores treinados e não treinados, foram avaliadas características como sabor, corpo, doçura e grau geral. O uso de machine learning é viável porque permite a classificação e identificação de cafés especiais produzidos em diferentes altitudes e diferentes métodos de processamento. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | CDRR Editors | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Research, Society and Development | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Supervised classification | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classification models | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Specialty coffees - Sensory analysis | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classificação supervisionada | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelos de classificação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Cafés especiais - Análise sensorial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
| Título: dc.title | Classification of specialty coffees using machine learning techniques | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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