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1
tesis de grado
Publicado 2024
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El presente trabajo de investigación muestra la estrategia de ventas cruzada de una empresa peruana especializada en medios de pagos, mediante la aplicación de machine learning basado en el enfoque de minería de datos, se intenta impulsar las ventas identificando patrones dentro de su portafolio de comercios. Actualmente la empresa procesadora de medios de pagos cuenta con comercios con un solo sistema de pago del total de su portafolio, esto conlleva a una pérdida de captación de venta, haciendo uso de la estrategia de Cross Selling aplicando el algoritmo k-vecinos más cercanos se puede lograr vender más productos o canales de pagos relevantes para cada comercio.
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artículo
Publicado 2018
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Este artículo resume las contribuciones principales de la tesis con el título “K-vecino más próximos en una aplicación de clasificación y predicción en el Poder Judicial del Perú". En esta tesis se construye un modelo utilizando el método de los k-vecinos más próximos que permite clasificar y predecir las Cortes Superiores de Justicia del Perú. Mediante un análisis descriptivo de datos se excluye la Corte de Lima del estudio. Con las restantes 30 Cortes Superiores, se genera un modelo de tres grupos fundado en clasificación no supervisada, para ello se deduce la matriz de distancia euclidiana que origina el árbol de clasificación. Se construye el modelo de clasificación de tres vecinos más próximos, con partición y pliegues de validación cruzada aleatoria, que indica; el modelo de espacio de predictores, el error cuadrático o índice de error que valida el valor ...
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tesis de maestría
Publicado 2017
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Busca encontrar modelos utilizando el método de los k−vecinos más próximos con el propósito de clasificar las 31 Cortes Superiores de Justicia del País y poder realizar predicciones para futuras Cortes Superiores de Justicia. Verifica la validez del modelo de clasificación y predicción de las Cortes Superiores de Justicia basado en el método de los k-vecinos más próximos. Verifica la precisión del modelo de k-vecinos más próximo cuando se tiene muestras pequeñas de entrenamiento y reserva. Experimenta los modelos que identifica y evalúa las 31 Cortes Superiores de Justicia, respecto de los predictores en forma a priori. Encuentra un modelo de agrupamiento jerárquico basado en encadenamiento simple para asociar las Cortes Superiores de Justicia del País en conglomerados.
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tesis de grado
Publicado 2021
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Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
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tesis de grado
Publicado 2024
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La investigación realizada tuvo como objetivo principal determinar el impacto de la implementación de un Algoritmo basado en una red siamesa, pérdida del triplete, kvecinos más cercanos y en el aprendizaje de una sesión para el reconocimiento facial. Las teorías que se platearon respecto a la investigación son que la implementación de un algoritmo basado en una red siamesa, pérdida del triplete, k-vecinos más cercanos y en el aprendizaje de una sesión, reducirá el tiempo de entrenamiento de reconocimiento facial y además de ello aumentará la precisión del mismo. La investigación se realizó mediante un enfoque cuantitativo, con un diseño de tipo preexperimental. Para el presente estudio se tomó como población los datos digitales del dataset ORL, que incluyo 400 imágenes de representaciones faciales y como muestra se utilizó 40 imágenes de representaciones faciales. ...
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tesis de grado
Publicado 2020
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El presente proyecto de investigación denominado “COMPARACIÓN DE KVECINOS MÁS CERCANOS Y SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL EN LA PREDICCION DE MOROSIDAD DE CUOTAS SOCIALES DEL COLEGUIO DE INGENIEROS DEL PERÚ CONSEJO DEPARTAMENTAL LAMBAYEQUE” se propone utilizar dos técnicas de predicción, donde se utiliza una computacional K-Vecinos más Cercanos, una estadística Suavizamiento Exponencial donde lo que se espera es saber que algoritmo es el más eficaz para predecir la morosidad, donde se utilizaran los datos de los Colegiados del Colegio de Ingenieros CDL. Donde se toma como guía estudios realizados en otros campos ya que en morosidad no hay hasta el momento un estudio que determine cualquier tipo de medición en el campo de morosidad. El objetivo principal es saber que algoritmo es el mejor para predecir la morosidad, donde se evaluara la precisión, especificidad y tiempo y así sa...
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tesis de grado
Publicado 2025
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La calidad del agua en la cuenca del río Huarmey enfrenta desafíos significativos debido a la contaminación por metales pesados y parámetros fisicoquímicos que superan los estándares de calidad ambiental del agua en Perú. Tradicionalmente, la evaluación del Índice de Calidad de Agua (ICA) se realiza mediante fórmulas y macros de Excel, lo que implica largos tiempos de procesamiento, alta propensión a errores y limitaciones frente a grandes volúmenes de datos. La presente investigación propone la implementación de un modelo de clasificación basado en el algoritmo K-vecinos más cercanos (KNN) para optimizar la categorización de muestras de agua en las categorías de Consumo Humano (1-A2) y Bebida Animal (3-D2), conforme al ICA Perú. Además, se comparó su desempeño con los algoritmos Support Vector Machine (SVM) y Random Forest (RF), aplicando normalización Min-Max, va...
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tesis de grado
Publicado 2019
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La producción de mangos en el Per ú constituye una fuente muy impor tante en la economía. El uso de sistemas de clasificación automática todavía no se aplica ampliamente para apoyar la producción y distr ibución la cual es realizada por una persona considerada exper ta. Así que el objetivo de este trabajo es implementar una técnica no destr uctiva para automatizar el procedimiento de la clasificación de los mangos según su estado de madurez utilizando el sensor de color RGB TCS3200 para la extracción de las caracter ísticas de color. El conjunto de datos se recolectó en fases verde, semi maduro y maduro. A continuación, se realiza el preprocesamiento de los datos el cual consiste en conver tir las muestras RGB al modelo de color CIE L*a*b* para trabajar con datos semejantes a como el ser humano percibe el color. La extracción de caracter ísticas de color cor responde a ...
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tesis de grado
Publicado 2024
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La presente investigación titulada “Estudio comparativo de modelos de clasificación de Minería de Datos para la predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática-UTEA”, tuvo como objetivo principal comparar los modelos de clasificación de minería de datos: Árboles de decisión y K-Vecinos Más Cercanos para predecir el rendimiento académico de los estudiantes en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática – UTEA. Con una metodología de investigación aplicada, de nivel descriptivo y diseño no experimental de corte transversal. La muestra consistió en 112 estudiantes inscritos en la asignatura de Minería de datos, seleccionados mediante el método no probabilístico e intencional. Se registraron los resultados del desempeño de cada modelo aplicando la técnica de la observaci...
10
artículo
Publicado 2018
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Abstract: This article summarizes the main contributions of the thesis with the title “K-Nearest neighbor in a classification and prediction application in the Judicial Power of Peru". In this thesis a model is constructed using the method of the nearest k-neighbors that allows classifying and predicting the Superior Courts of Justice of Peru. Through a descriptive data analysis, the Lima Court is excluded from the study. With the remaining 30 Superior Courts, a three-group model based on unsupervised classification is generated, for which the Euclidean distance matrix that originates the classification tree is deduced. The classification model of three nearest neighbors is constructed, with partition and random cross-validation folds, which indicates; the predictor space model, the quadratic error or error index that validates the op-timal value of k = 3 neighbors, the model error and...
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tesis de grado
Publicado 2024
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La presente investigación tiene como objetivo determinar un modelo de aprendizaje automático para la predicción del rendimiento académico de los estudiantes ingresantes de la Facultad de Ingeniería en Industrias Alimentarias de la UNAS. Se planteó la hipótesis: La predicción del rendimiento académico de los estudiantes ingresantes de la Facultad de Ingeniería en Industrias Alimentarias de la UNAS con un modelo de aprendizaje automático es significativa. La técnica que se usó para recolectar los datos es una ficha de análisis documental, se obtuvo una población 204 datos. Con el software WEKA 3.9.5 y el análisis de cinco modelos Vote, k Vecinos más Cercanos (IBK), Random Forest, Naive Bayes, y Bagging. En conclusión, El rendimiento académico de los alumnos ingresantes es un tema muy complejo, usando la metodología CRISP-DM y técnicas de minería de datos se logró det...
12
tesis de grado
Publicado 2024
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La osmosis inversa es un proceso ampliamente utilizado en la purificación del agua por medio de una membrana semi permeable encargada de retener todas las partículas da niñas para el hombre. Sin embrago, el desgaste de esta puede comprometer tanto la calidad del producto como el rendimiento del equipo, lo que eventualmente podría requerir de un mantenimiento mayor. Esto reduciría la disponibilidad del activo y generaría retraso en la prestación del servicio a los clientes. Esta investigación se centro inicialmente en hacer un estudio comparativo entre diferentes algoritmos de aprendizaje máquina capaces de poder clasificar y monitorizar el estado en tiempo real del proceso de ´osmosis inversa de la empresa DILO y con ello evitar en lo posible un desmontaje del activo. Se utilizaron algoritmos de clasificación tales como el Perceptrón Multicapa (MLP) y K-Nearest Neighbors (KNN...
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tesis de grado
Publicado 2019
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Este estudio resalta la importancia de llevar un control para detectar fraudes en tarjetas de crédito para prevenir diferentes riesgos hacia nuestros bienes. Las técnicas de Aprendizaje Automático han demostrado ser la solución para el aprendizaje supervisado. Este trabajo identifica técnicas como Máquinas de Vectores de Soporte, Clasificador Bayesiano Ingenuo, Bosques Aleatorios, Red Neuronal y Extreme Gradiente Boost como las mejores técnicas según los trabajos relacionados. Este trabajo se enfocó en realizar todo el proceso que aborda un proyecto como este, es decir ingeniería de características, preparar los datos, lidiar con el desbalance de datos, entre otros. Se usó como herramienta de evaluación de rendimiento la validación cruzada k-fold para encontrar la mejor parametrización de cada una de estas técnicas, que son evaluadas con métricas de desempeño como exact...
14
tesis de grado
Publicado 2015
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A lo largo de los años, las plantas han sido consideradas parte vital e indispensable del ecosistema, ya que están presentes en todos los lugares donde vivimos y también donde no lo hacemos. Su estudio es realizado por la ciencia de la botánica, la cual se encargar del estudio de la diversidad y estructura de las mismas. La disminución y extinción de la variedad de las plantas es un tema serio, por lo cual ante el descubrimiento de nuevas especies, se propone una rápida identificación y clasificación a fin de poder monitorearlas, protegerlas y usarlas en el futuro. El problema de la clasificación de hojas es una tarea que siempre ha estado presente en la labor diaria de los botánicos, debido al gran volumen de familias y clases que existen en el ecosistema y a las nuevas especies que van apareciendo. En las últimas décadas, se han desarrollado disciplinas que necesitan de es...
15
tesis de maestría
Publicado 2021
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Según datos de la FAO, la planta de la quinua se originó en los alrededores del lago Titicaca que comparten Perú y Bolivia, destaca por la calidad nutricional que posee, así también los requerimientos del cultivo en cuanto a la poca exigencia en la cantidad de agua, lo cual lo hace un cultivo ideal para contrarrestar el cambio climático. La producción mundial de quinua se encuentra liderada primordialmente por los países de Perú y Bolivia, quienes concentran entre el 83% (año 2015) al 67% (año 2016). En ambos países dicha actividad involucra a no menos de 150,000 familias de pequeños productores. La producción de dicho cultivo es mayoritariamente orgánica con promedios bajos de producción. Como consecuencia del escaso uso de tecnologías productivas, el incremento de plagas, así como de la variabilidad cada vez más impredecible de las condiciones climáticas, los agricu...
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tesis de grado
Publicado 2015
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A lo largo de los años, las plantas han sido consideradas parte vital e indispensable del ecosistema, ya que están presentes en todos los lugares donde vivimos y también donde no lo hacemos. Su estudio es realizado por la ciencia de la botánica, la cual se encargar del estudio de la diversidad y estructura de las mismas. La disminución y extinción de la variedad de las plantas es un tema serio, por lo cual ante el descubrimiento de nuevas especies, se propone una rápida identificación y clasificación a fin de poder monitorearlas, protegerlas y usarlas en el futuro. El problema de la clasificación de hojas es una tarea que siempre ha estado presente en la labor diaria de los botánicos, debido al gran volumen de familias y clases que existen en el ecosistema y a las nuevas especies que van apareciendo. En las últimas décadas, se han desarrollado disciplinas que necesitan de es...
17
tesis de grado
Publicado 2017
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RESUMEN La clasificación de la calidad del café antes de ser tostado, una de las operaciones más importantes para definir su calidad y precio en el mercado, se realiza manualmente por personal entrenado en el reconocimiento de los defectos del café. Sin embargo, el carácter subjetivo, costo y tiempo que este involucra genera un campo de investigación importante para la aplicación de tecnologías como la visión artificial. El objetivo de este estudio fue evaluar la capacidad de identificación de defectos y clasificación de granos de café mediante un sistema de visión por computadora en el espacio red-green- blue (RGB). Para este fin se implementó un sistema de adquisición y análisis de imágenes, desarrollando una aplicación informática en Matlab 2015ª. Se compraron en el mercado local muestras de café verde, clasificando cada grano de acuerdo con la NTP 209.027 2001. S...
18
tesis de maestría
Publicado 2021
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Según datos de la FAO, la planta de la quinua se originó en los alrededores del lago Titicaca que comparten Perú y Bolivia, destaca por la calidad nutricional que posee, así también los requerimientos del cultivo en cuanto a la poca exigencia en la cantidad de agua, lo cual lo hace un cultivo ideal para contrarrestar el cambio climático. La producción mundial de quinua se encuentra liderada primordialmente por los países de Perú y Bolivia, quienes concentran entre el 83% (año 2015) al 67% (año 2016). En ambos países dicha actividad involucra a no menos de 150,000 familias de pequeños productores. La producción de dicho cultivo es mayoritariamente orgánica con promedios bajos de producción. Como consecuencia del escaso uso de tecnologías productivas, el incremento de plagas, así como de la variabilidad cada vez más impredecible de las condiciones climáticas, los agricu...
19
tesis de grado
Publicado 2023
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En siguiente trabajo se realizó con el objeto de aplicar un análisis comparativo de técnicas de Machine Learning sobre el método de muestreo para la predicción de la diabetes. Para esto, se realizó una investigación usando un método de enfoque cuantitativo, aplicado a los datos de un repositorio de base de datos de Kaggle de medición de factores de diabetes en mujeres de al menos 21 años de herencia indígena Pima, la misma que consta de 768 ítems, las mismas que han sido considerados como población para posteriormente ser usada como muestra. Asimismo, el estudio es de tipo aplicada, con un diseño de investigación experimental de tipo pre-experimental de un solo grupo, ya que luego de aplicar las técnicas de Machine Learning a través de métricas como rendimiento; exactitud, precisión, especificidad, sensibilidad y F1 Score, se podrá verificar los resultados y realizar ...
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tesis de grado
Publicado 2018
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RESUMEN La clasificación de frutas frescas según su madurez es un trabajo comúnmente subjetivo y tedioso; en consecuencia, existe un creciente interés en el uso de técnicas no invasivas como las basadas en la visión computarizada y en técnicas de aprendizaje automatizado. En esta investigación, proponemos el uso de técnicas no invasivas para la clasificación de frutos de aguaymanto. La propuesta se basa en el uso de técnicas de aprendizaje automático combinadas con diferentes espacios de color. Dado el éxito que han tenido las técnicas automatizadas como las redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial, árboles de decisiones y el método de los K vecinos más próximos, en los problemas de clasificación, decidimos utilizar estos alcances en el presente trabajo de investigación. Se obtuvo una muestra de 819 frutos de aguaymanto, los cuales fueron clasific...
