Redes neuronales artificiales y la predicción de la viabilidad legislativa en las proposiciones parlamentarias, Perú - año 2020
Descripción del Articulo
La presente investigación trata acerca de las redes neuronales artificiales y la viabilidad legislativa. El objetivo del estudio es predecir la viabilidad legislativa mediante el uso de las redes neuronales artificiales en las proposiciones parlamentarias (proyectos de ley y resoluciones legislativa...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Universidad Alas Peruanas |
| Repositorio: | UAP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uap.edu.pe:20.500.12990/10143 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12990/10143 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Congreso Legislativo Predicción Proposición Proyecto de ley Redes neuronales Viabilidad http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | La presente investigación trata acerca de las redes neuronales artificiales y la viabilidad legislativa. El objetivo del estudio es predecir la viabilidad legislativa mediante el uso de las redes neuronales artificiales en las proposiciones parlamentarias (proyectos de ley y resoluciones legislativas) del Congreso de la República. El método de la investigación es inductivo y el diseño es transeccional retrospectivo documental de rasgo. La población de estudio fue de 377 proposiciones registradas en el periodo anual de sesiones 2019, correspondiente al periodo parlamentario 2016. En base a los resultados, el modelo obtuvo el 96.1% de precisión de aciertos. Finalmente, en la investigación se concluyó que, aplicando las técnicas algorítmicas de las redes neuronales artificiales, se obtuvo un modelo con un alto porcentaje de predicción. |
|---|
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
