[ca] El frau alimentari és un risc que compromet la qualitat i la seguretat alimentaria i implica un greuge econòmic. El present treball du a terme un estudi d'especiació i d'adulteració de llets a partir de dades d'espectrometria de masses. Té la finalitat de trobar els models més eficients i implementar-los en una eina que faci accessible la detecció de frau en llet. S'han emprat els algoritmes: support vector machines (SVM), artificial neural networks (NN) i random forests (RF), fent el disseny de diversos models amb diferent parametrització. L'alta dimensionalitat de les dades i l'escassetat de mostres ha fet necessari realitzar un augment de mostres per mitjà de la tècnica SMOTE, i reduir les dimensions per mitjà de la tècnica principal component analysis (PCA). L'aplicació d'aquestes tècniques juntes i per separat ha generat quatre escenaris de treball. La determinació del millor model es va basar en les mètriques d'exactitud, Kappa, sensibilitat i especificitat, a més de prioritzar el model més simple. Es van escollir com a òptims els models SVM amb kernel lineal, aconseguint un 100% d'exactitud en especiació i un 96.3% en adulteració. S'ha demostrat la capacitat dels models seleccionats per detectar frau en llet amb una exactitud mínima d'un 90%. També es demostra que reduir dimensions i augmentar dades és el millor escenari, millorant l'eficiència. Així doncs, s'ha pogut apreciar que PCA i SMOTE són bones tècniques per dur a terme aquestes tasques. Finalment, s'han implementat els models seleccionats en una eina web, facilitant la comprovació de frau d'una forma ràpida i senzilla.

[es] El fraude alimentario es un riesgo que compromete la calidad y seguridad alimentaria e implica un agravio económico. El presente trabajo realiza un estudio de especiación y de adulteración de leches a partir de datos de espectrometría de masas. Tiene la finalidad de encontrar los modelos más eficientes e implementarlos en una herramienta que haga accesible la detección de fraude en leche. Se han empleado los algoritmos: support vector machines (SVM), artificial neural networks (NN) y random forests (RF), diseñando varios modelos con diferentes parámetros. La alta dimensionalidad de los datos y escasez de muestras ha hecho necesario un aumento de muestras mediante la técnica SMOTE y reducir dimensiones mediante principal component analysis (PCA). La aplicación de estas técnicas juntas y por separado ha generado cuatro escenarios de trabajo. La determinación del mejor modelo se basó en las métricas de exactitud, Kappa, sensibilidad y especificidad, además de priorizar el modelo más simple. Se escogieron como óptimos los modelos SVM con kernel lineal, consiguiendo un 100% de exactitud en especiación y un 96.3% en adulteración. Se ha demostrado la capacidad de los modelos seleccionados para detectar de fraude en leche con una exactitud mínima de un 90%. También se demuestra que reducir dimensiones y aumentar datos es el mejor escenario, mejorando la eficiencia. Por ende, se ha podido apreciar que PCA y SMOTE son buenas técnicas para dichas tareas. Finalmente se implementaron los modelos seleccionados en una herramienta web, facilitando la comprobación de fraude de una forma sencilla y rápida.