Modelo de regresión basado en máquinas de aprendizaje utilizando datos estadísticos del café Colombiano - Fernández Gelvez , Fredy Alonso; Jaimes Cerveleón, Leonor; Mendoza, Luís Enrique (Mundo FESC, 2023)
La inteligencia artificial está teniendo un impacto positivo en el mundo gracias a su capacidad para resolver problemas de la vida real. En este contexto, se está llevando a cabo un proyecto investigativo que propone el uso de técnicas de inteligencia artificial para predecir la demanda de producción y exportación de café colombiano. Para estimar una predicción futura a partir de datos históricos, se emplearán dos técnicas de aprendizaje automático: máquinas de soporte vectorial y la red neuronal recurrente (RNN) tipo Long Short Term Memory (LSTM), ambas aplicadas para predicciones con el método de regresión. En este estudio se utilizaron los datos de 107 registros mensuales entre 2014 y 2022 para predecir la demanda de producción y exportación de café. Se identificaron 17 variables que afectan las exportaciones de café y 12 variables que afectan la producción. Estas variables se incluyen en un archivo CSV que contiene 107 registros. Durante el entrenamiento, el 70% de los datos se usará para que el modelo predictivo aprenda, mientras que el 30% restante se utilizará para visualizar el rendimiento del modelo predictivo.