En el Perú la anemia es una enfermedad que está presente en más del 40 % de la población, es común tanto en niños como en adolescentes, y predomina en mujeres gestantes y niños menores de dos años, lo que compromete seriamente su desarrollo. Para diagnosti car la anemia es necesario realizar pruebas de laboratorio mediante el análisis de la sangre, donde se determinan los niveles de hemoglobina. Sin embargo, la mayoría de los hospitales no cuentan con los equipos adecuados para realizar las pruebas, lo que ocasiona retrasos en la entrega de los diagnósticos. El objetivo de esta investigación es comparar técnicas basadas en visión computacional y machine learning para la detección temprana de anemia a partir del análisis de uñas, de manera que los doctores puedan utilizarlo como apoyo en la detección de la anemia para un descarte temprano. Con un diagnóstico oportuno, s...

Diversos estudios utilizan técnicas de Machine Learning para analizar datos, buscar comportamientos y patrones, con la finalidad de construir modelos matemáticos predictivos y pronosticar diferentes variables de salida. Este estudio se centra en usar técnicas de aprendizaje supervisado para predecir la producción de papa en la cuenca Jequetepeque, teniendo a la Dirección Regional de Agricultura de Cajamarca (DRAC) como parte interesada. Se usó la metodología CRISP-DM por ser el método más adecuado para el despliegue del proyecto. Las fuentes de datos usadas para la recolección de la información fueron el SENAMHI, POWER NASA, BCRP y el INEI, utilizando datos meteorológicos y de producción de papa desde 1981 al 2022. Los modelos que se utilizaron fueron Regresión Lineal, SVR, Árbol de Decisión para Regresión y ARIMA. Además, se emplearon métricas estadísticas como el MA...