CERVEZA Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: RECOMENDANDO ESTILOS DE CERVEJA

Autores/as

  • Diogo Costa Pereira UNICERP

DOI:

https://doi.org/10.51891/rease.v10i7.14793

Palabras clave:

Estilos de Cerveja. Inteligencia Artificial. Aprendizaje Automático, Distancia Euclidiana, TF-IDF.

Resumen

Este trabajo tuvo como objetivo resolver el problema que enfrentan algunas personas al no poder apreciar cervezas especiales debido a la falta de orientación sobre qué elegir. Para lograr este objetivo, se realizaron estudios que involucraron la distancia euclidiana y el método de Frecuencia de Término-Inverso de Frecuencia de Documento (TF-IDF) para encontrar similitudes entre los estilos de cerveza, basados en un estilo específico. Además, se exploró la vastedad del panorama cervecero brasileño y se presentó la guía BJCP, que además de ser el objeto base del estudio, sirvió como recurso direccional para comprender mejor los estilos de cerveza. A través de tres pruebas, se validaron los métodos propuestos, lo que resultó en el desarrollo de una herramienta capaz de sugerir estilos de cerveza basados en un estilo de referencia.

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Biografía del autor/a

  • Diogo Costa Pereira, UNICERP

    Graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas (IFTM – Campus Patrocínio), graduado em Gestão Financeira (UNICESUMAR), pós-graduando em Ciência de Dados (Faculdade FOCUS), pós-graduado em Business Intelligence, Big Data e Inteligência Artificial (Faculdade FOCUS), pós-graduado em Tecnologia de Produção Cervejeira (CLARETIANO), pós-graduado em Marketing (UNICESUMAR) e pós-graduado em Consultoria Empresarial: ênfase em R.H (UNICERP). 

Publicado

2024-07-02

Cómo citar

Pereira, D. C. (2024). CERVEZA Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: RECOMENDANDO ESTILOS DE CERVEJA. Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação, 10(7), 402-419. https://doi.org/10.51891/rease.v10i7.14793

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