Predicción de la producción diaria de leche en bovinos Gyr a través de métodos de aprendizaje supervisado

La Asociación Colombiana de Criadores de Ganado Cebú - ASOCEBU, tiene interés en desarrollar una máquina para predecir la producción total diaria de leche empleando mediciones de producción parciales en ganado Gyr y, en particular, responder dos preguntas: 1) ¿puede un método predictivo de referencia ser superado por métodos desarrollados a nivel local? 2) ¿cuál de los dos registros parciales (AM o PM) tiene un mejor desempeño predictivo? Por lo tanto, el objetivo de este artículo fue desarrollar una máquina predictiva para la producción diaria de leche en bovinos Gyr utilizando registros parciales, intervalo entre ordeños, días en lactancia, y número de partos (n=13806), mediante la implementación de métodos de aprendizaje supervisado. Además de la máquina predictiva de referencia, varias combinaciones de variables de entrada y modelo o método de aprendizaje fueron consideradas. Se emplearon redes neuronales arti ciales, máquinas de soporte vectorial, bosques aleatorios y regresión lineal cuyos parámetros de localización se estimaron mediante mínimos cuadrados o los métodos de encogimiento Ridge y Lasso. El desempeño predictivo (DP) se evaluó mediante validación cruzada utilizando las siguientes funciones de error: la raíz del error cuadrático medio (RECM) y el error absoluto medio (EAM). Se encontró que una red neuronal arti cial con una capa oculta empleando el registro parcial AM, intervalo entre ordeños, número de partos y días en leche como variables de entrada presentó el mejor DP (RECM=1.5042, EAM=1.1389), pero en general, el desempeño de los diferentes métodos fue similar. Todas las máquinas cuyos parámetros se aprendieron empleando los datos locales fueron superiores al método de referencia y los registros parciales de la mañana presentaron mejor DP que los de la tarde. Estos resultados permiten direccionar el programa de control lechero de ASOCEBU y generan un método "a la medida" para predecir la producción total diaria de leche en ganado Gyr en Colombia, un componente importante de los programas de mejoramiento genético y modelamiento del nivel productivo en esta raza.

• Autores: Zea Higuera, Alberto
• Tipo de recurso: Masters Thesis
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/49397
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/49397
• Palabra clave: Estadísticas Aplicada; Ganado Cebú; Criaderos-Ganado; aprendizaje automático, control lechero, validación cruzada.
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia