Biblioteca do Café

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Autor: search.filters.author.Ossani, Paulo CésarAssunto: search.filters.subject.Qualidade de bebida

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    Unsupervised classification of specialty coffees in homogeneous sensory attributes through machine learning
    (Editora UFLA, 2020) Ossani, Paulo César; Rossoni, Diogo Francisco; Cirillo, Marcelo Ângelo; Borém, Flávio Meira
    Brazil is the largest exporter of coffee beans, 29% world exports, 15% this volume in specialty coffees. Thereby researches are done, so that identify different segments in the market, in order to direct the end consumer to a better quality product. New technologies are explored to meet an increasing demand for high quality coffees. Therefore, in this article has an objective to propose the use of machine learning techniques combined with projection pursuit in the construction of unsupervised classification models, in a sensory acceptance experiment, applied to four groups of trained and untrained consumers, in four classes of specialty coffees in which they were evaluated sensory characteristics: aroma, body coffee, sweetness and general note. For evaluating classifier performance, in the data with reduced dimension, all instances were used, and considering four groupings, the models were adjusted. The results obtained from the groupings formed were compared with pre-established classes to confirm the model. Success and error rates were obtained, considering the rate of false positives and false negatives, sensitivity and classification methods accuracy. It was concluded that, machine learning use in data with reduced dimensions is feasible, as it allows unsupervised classification of specialty coffees, produced at different altitudes and processes, considering the heterogeneity among consumers involved in sensory analysis, and the high homogeneity of sensory attributes among the analyzed classes, obtaining good hit rates in some classifiers.
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    Qualidade de cafés especiais: uma avaliação sensorial feita com consumidores utilizando a técnica MFACT
    (Universidade Federal do Ceará, 2017-01) Ossani, Paulo César; Cirillo, Marcelo Ângelo; Borém, Flávio Meira; Ribeiro, Diego Egídio; Cortez, Ricardo Miguel
    A qualidade sensorial de cafés especiais, cujas características se relacionam com o meio geográfico é apreciada pelo setor produtivo e o mercado, no qual, uma relação comercial é pautada na livre escolha, por parte do consumidor e na agregação de valores e diferenciação de preços em função da qualidade do produto. Neste cenário, focar as tendências dos consumidores é primordial para que um café seja diferenciado em relação aos demais; para isso, novas metodologias de análise devem ser exploradas para que os resultados sejam dignos de contemplaram inúmeros fatores inerentes às particularidades de cada consumidor e/ou produto. Com esse propósito, o objetivo desse artigo é propor o uso da técnica de múltiplos fatores aplicada a tabelas de contingência (MFACT), em dados categorizados obtidos em um experimento sensorial realizado com diferentes grupos de consumidores com a finalidade de identificar similaridades entre quatro cafés especiais. Concluiu-se que o uso dessa técnica é viável, por permitir discriminar os cafés especiais produzidos em diferentes ambientes (altitudes) e processamentos, considerando a heterogeneidade entre os consumidores envolvidos na análise sensorial.