Paladar pet: classificação nutricional de rações para animais de estimação Utilizando o algoritmo K-means e mineração de dados
| dc.contributor.advisor | Gomes, Eduardo Henrique | |
| dc.contributor.author | Menezes, Benildes Fernandes de | |
| dc.contributor.author | Santos, Bruna Helena Silva | |
| dc.contributor.author | Santos, Douglas Reis Rodrigues dos | |
| dc.contributor.author | Lima Junior, Marcelo Modesto de | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-05T11:39:13Z | |
| dc.date.available | 2024-09-05T11:39:13Z | |
| dc.date.issued | 2023-12-08 | |
| dc.description.abstract | Este trabalho busca auxiliar consumidores com a alimentação de animais de estimação, explorando a importância nutricional e o aprimoramento de ingredientes funcionais. Detalhamos os perfis nutricionais para alimentos de cães e gatos, considerando diferentes nutrientes e suas quantidades ideais. A partir do estudo feito, desenvolvemos uma aplicação web para sanar a falta de auxílio acessível que os tutores têm na hora de escolher a ração seca mais adequada para seu pet, e para a isso nos apropriamos da Inteligência Artificial, especificamente o uso do algoritmo K-means para a clusterização de dados na classificação de rações secas, com ênfase em sua aplicação na classificação do grau de saúde das rações. A Mineração de Dados, utilizando a metodologia KDD, é destacada por sua importância na extração de informações valiosas. A aplicação "Paladar Pet" é apresentada como uma solução web que utiliza o algoritmo K-means para classificar rações secas em grupos A, B e C, com base nos níveis mínimos de garantia estabelecidos pela ABINPET (A Associação Brasileira da Indústria de Produtos para Animais de Estimação). "Paladar Pet" busca fornecer uma compreensão clara e simplificada dos rótulos nutricionais, auxiliando os consumidores na escolha e compreensão das rações secas para cães e gatos. | |
| dc.description.abstract2 | This work addresses consumers' growing concern about pet food, highlighting the nutritional importance and improvement of functional ingredients. We detail the nutritional profiles for dog and cat foods, considering different nutrients and their ideal amounts. Based on the study carried out, we developed a web application to remedy the lack of accessible assistance that pet owners have when choosing the most suitable dry food for their pet, and for this purpose we use Artificial Intelligence, specifically the use of the K algorithm -means for data clustering in the classification of dry feed, with emphasis on its application in classifying the health level of feed. Data Mining, using the KDD methodology, is highlighted for its importance in extracting valuable information. The "Paladar Pet" application is presented as a web solution that uses the K-means algorithm to classify dry pet food into groups A, B and C, based on the minimum guarantee levels established by ABINPET (The Brazilian Association of the Pet Products Industry). "Paladar Pet" seeks to provide a clear and simplified understanding of nutritional labels, helping consumers choose and understand dry food for dogs and cats. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | MENEZES, Benildes Fernandes de; SANTOS, Bruna Helena Silva; SANTOS, Douglas Reis Rodrigues dos; LIMA JUNIOR, Marcelo Modesto de. Paladar Pet: classificação nutricional de rações para animais de estimação utilizando o algoritmo K-Means e mineração de dados. 49f. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de São Paulo – Campus Cubatão, 2023. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/1049 | |
| dc.identifier2.lattes | 0083467414540424 | |
| dc.identifier2.lattes | 9740735610833420 | |
| dc.identifier2.lattes | 0083734641572314 | |
| dc.identifier2.lattes | 0487723223040145 | |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) | |
| dc.publisher.campi | CUBATÃO | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | Animais de estimação | |
| dc.subject.keywords | Mineração de dados (computação) | |
| dc.subject.keywords | Inteligência artificial | |
| dc.subject.keywords | Rações | |
| dc.title | Paladar pet: classificação nutricional de rações para animais de estimação Utilizando o algoritmo K-means e mineração de dados | |
| dc.title.alternative | Pet taste: pet food nutritional classification using the K-means algorithm and data mining | |
| dc.type | Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação |