La presente investigación realiza el análisis y desarrollo de una aplicación móvil basada en algoritmos de aprendizaje profundo, orientados a la detección de melanoma y otras ocho categorías. Se utilizan diferentes modelos pre entrenados como ResNet50, ResNet101, VGG, InceptionV3 y EfficientNet, realizándose más de 80 experimentos donde se evalúan parámetros como el tamaño de imágenes, transfer learning, balanceo de pesos, optimizador, entre otros. Se usaron las métricas de sensitivity y balanced accuracy para medir los resultados, buscando obtener la menor cantidad de falsos negativos y la exactitud, teniendo en cuenta las clases desbalanceadas del conjunto de datos. Se concluyó que los mejores resultados fueron para el algoritmo ResNet101, las imágenes de mayor tamaño, el optimizador Adam y la función de activación Relu, entre otros resultados, lográndose unos valore...

En el presente trabajo está enfocado en una propuesta de mejora para el proceso de Producción UHT de la empresa Laive S.A. Este proceso presenta una serie de vacíos la falta de información oportuna, registros válidos y estimaciones adecuadas incurre en una serie de reprocesos y costos adicionales que impactan negativamente a la organización. Este trabajo está conformado por cuatro capítulos, el primero abarca todo el marco teórico, presenta el objeto de estudio, así como los objetivos y beneficios del proyecto. En el segundo capítulo, se detalla todo lo relacionado a la Arquitectura Empresarial, desarrolla la propuesta de implementación de una arquitectura empresarial en base al marco de trabajo TOGAF, con el objetivo de proponer una solución tecnológica que optimice el mencionado proceso tomando como referencia el alineamiento de los procesos en base los objetivos estraté...