El objetivo de este estudio es realizar un análisis sistemático de las aplicaciones que se da a los algoritmos de aprendizaje reforzado profundo para identificar cuales están siendo utilizados actualmente y para qué. Con el fin de alcanzar este propósito, se ha realizado una revisión sistemática de los artículos de investigación que resultaron de la búsqueda, y el filtrado, en las bases de datos ScienceDirect, IEEE Xplore y ProQuest. Inicialmente se obtuvieron 926 artículos de los cuales solo 8 pasaron todos los filtros establecidos. Después de su lectura se logró identificar cinco algoritmos los cuales fueron empleados en los sectores de redes, planeamiento de rutas, programación de trabajos y administración de carga. Finalmente, en esta revisión, estos algoritmos demuestran ser de mucha utilidad y tener la capacidad de brindar solución a diversos problemas; y por esta ...

Los estudiantes universitarios están expuestos a distintos factores económicos, sociales y académicos que afectan su estado emocional, adicionalmente estos tienden a ignorar su salud mental lo que es perjudicial a largo plazo. Debido a esto, en la presente investigación se pretende construir una aplicación móvil a través de la cual los escolares puedan llevar un control de su estado anímico con tan solo responder unas simples preguntas. Para poder identificar estas emociones en las respuestas se desarrolló un modelo con una técnica de Machine Learning denominada redes neuronales de tipo Transformer y se desplegó en un servicio web. Este modelo tiene la capacidad de clasificar texto en 6 emociones diferentes como son: tristeza, alegría, enojo, miedo, amor y sorpresa. En la validación se alcanzó una exactitud de 93%, un promedio en la precisión de 89% y en el promedio del pu...