Aplicación de Inteligencia Artificial para la predicción y prevención de casos de corrupción en la administración pública en el Perú

Descripción del Articulo

Trabajo de fin de máster
Detalles Bibliográficos
Autores: Zapata Quiñones, Eliana Irene, Castro Vásquez, Adolfo Juan, Echevarría Vargas, Yvonne Patricia
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2025
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.sunedu.gob.pe:20.500.14366/5365
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14366/5365
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Corrupción
Inteligencia artificial
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Administración pública
Prevención de la corrupción
Perú
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Se utilizaron modelos de regresión como Ridge, Lasso y redes neuronales artificiales, obteniendo resultados satisfactorios con un R² superior al 90% durante el entrenamiento, destacando el modelo Ridge como el de mejor rendimiento y Lasso en la selección de características.OEA - UNIRapplication/pdfspaUniversidad Internacional de La RiojaESBeca - PAECinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDURegistro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATIreponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATIinstname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitariainstacron:SUNEDUCorrupciónInteligencia artificialRedes neuronalesAdministración públicaPrevención de la corrupciónPerúhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02Aplicación de Inteligencia Artificial para la predicción y prevención de casos de corrupción en la administración pública en el Perúinfo:eu-repo/semantics/masterThesisMáster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos - Visual Analytics and Big DataUniversidad Internacional de La Rioja. Escuela Superior de Ingeniería y TecnologíaMáster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos44490524https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionORIGINALZapataQuiñonesEI.pdfTrabajo de fin de Másterapplication/pdf2114780https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/96bc6271-b7e6-4bbc-840e-c5b67c8c8198/download46265bcda4965d4b701f6fc02a94bb43MD51trueAnonymousREADAutorización.pdfAutorización de registroapplication/pdf215733https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/79a95d08-4366-4cbc-976a-2051d84c1272/downloadc3497c5d31927ef526b474caf9d343cbMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txttext/plain956https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/20993cc3-6582-4bcc-b8e8-1515ace8d462/downloadb39fb1e1cb23db8e93fd74de238cfcd9MD53falseAnonymousREADTEXTZapataQuiñonesEI.pdf.txtZapataQuiñonesEI.pdf.txtExtracted texttext/plain102116https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/29f88a70-2156-425c-a77a-0b645eeb7681/download5567c0a2a5c9e51070a46bff58938005MD54falseAnonymousREADAutorización.pdf.txtAutorización.pdf.txtExtracted texttext/plain5572https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/3a56177b-38fb-446c-b4c9-7cb01e66cf79/download1e3bc5fa7d16041e11b39c40cec8714eMD56falseAnonymousREADTHUMBNAILZapataQuiñonesEI.pdf.jpgZapataQuiñonesEI.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg25038https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/cc7e36bb-7958-4524-a85a-42c137f1ede6/download9143b966af33b830a92e2dc9a5cd60cbMD55falseAnonymousREADAutorización.pdf.jpgAutorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg37543https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/c3290d3f-1fbc-46be-af62-cc83894b205a/downloada5b421b066cc60b019a3fe4ffb5f830cMD57falseAnonymousREAD20.500.14366/5365oai:repositorio.sunedu.gob.pe:20.500.14366/53652026-02-25T08:22:24.800693Zhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.sunedu.gob.peRepositorio de la Superintendencia Nacional de Educación Superiorrepositorio@sunedu.gob.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