Tópicos Sugeridos dentro de su búsqueda.
Tópicos Sugeridos dentro de su búsqueda.
Buscar alternativas:
para predecir » para reducir (Expander búsqueda), para prevenir (Expander búsqueda)
para para » tara para (Expander búsqueda), para parto (Expander búsqueda), para parejas (Expander búsqueda)
para predecir » para reducir (Expander búsqueda), para prevenir (Expander búsqueda)
para para » tara para (Expander búsqueda), para parto (Expander búsqueda), para parejas (Expander búsqueda)
1
tesis de maestría
Publicado 2019
Enlace
Enlace
La Minería de datos es usado para estudiar los datos disponibles en el cualquier campo y descubrir el conocimiento oculto en ella. Los métodos de clasificación como árboles de decisión, las reglas, red bayesiana, etc. se pueden aplicar a los datos académicos de una universidad para predecir el comportamiento de los estudiantes, el rendimiento en los exámenes, deserción estudiantil, etc. Esta predicción ayudará a las autoridades para identificar la deserción estudiantil y poder determinar la proyección de secciones y otras acciones. El algoritmo de árbol de decisión C4.5 (J48) se aplica en los datos de las notas finales semestrales de los estudiantes para predecir si abandona o no los estudios. El resultado del árbol de decisión predijo el número de estudiantes que son propensos a abandonar la carrera profesional. El resultado lo pueden utilizar a las autoridades para que...
2
artículo
Publicado 2020
Enlace
Enlace
Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Producción Animal
3
tesis de grado
Publicado 2023
Enlace
Enlace
Con la meta de estudiar la efectividad de la eosinopenia para predecir la mortalidad en los enfermos diagnosticados con sepsis en el servicio de medicina de emergencias del hospital Víctor Lazarte Echegaray. Se realizará un estudio de cohorte retrospectivo. La muestra estará conformada por 262 pacientes con diagnóstico de sepsis, dividida en dos grupos según el recuento de eosinófilos, menor o mayor a 40 cel./mm3 , valorando la supervivencia o mortalidad dentro de las siguientes 72 horas posteriores al diagnóstico de sepsis. La asociación entre las variables de estudio será determinada con la prueba de chi cuadrado, con una significancia estadística de 95 % y un valor p < 0.05. La asociación entre paciente séptico con eosinopenia y mortalidad será determinada en función del riesgo relativo.
4
tesis de grado
Publicado 2021
Enlace
Enlace
En el presente trabajo de investigación se elaboró un modelo Machine Learning para predecir el rendimiento académico de los estudiantes universitarios, se utilizó la metodología KDD, así mismo herramientas como SPSS statistic y SPSS Modeler para la creación del modelo predictivo. El objetivo de esta investigación es determinar en qué porcentaje Machine Learning permite predecir el rendimiento académico con precisión, sensibilidad y especificidad, con el fin de poder identificar a los alumnos con probabilidad de éxito o fracaso. En esta investigación se utilizó una población de 87 alumnos, así mismo se usó la totalidad de la población como muestra. Por otro lado, 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 Machine Learning se podrá observar los resultados y realizar la m...
5
tesis de grado
Publicado 2023
Enlace
Enlace
La presente investigación tuvo como objetivo evaluar la eficacia del machine learning para la predicción de la eficiencia energética en edificios residenciales, siendo de tipo aplicada, pre-experimental y de diseño experimental; la población estuvo conformada por 768 edificios residenciales de Lima. La técnica de recolección de datos fue el análisis documental. Los resultados muestran que en “Carga de calefacción”, Extreme Gradient Boosting obtuvo los mejores valores de R2 Score con 99.85%, Mean absolute error con 0.23, Mean squared error con 0.16, Root mean squared error con 0.40, Mean absolute percentage error con 1.12% y Root mean squared log error con 0.02. Sin embargo, Árbol de decisión, Random Forest y Extreme Gradient Boosting alcanzaron un Mean squared log error de 0.00. Asimismo, en “Carga de enfriamiento”, Extreme Gradient Boosting logró los mejores valores ...
6
tesis de grado
La tesis titulada: “Modelo machine learning para predecir las ventas de una empresa RETAIL, 2025” aborda el problema de la baja precisión en la estimación de ventas en una tienda virtual de una empresa retail peruana. La investigación partió de la necesidad de determinar qué modelo de machine learning, entre Prophet y LSTM, permite una mejor predicción de ventas, considerando que actualmente la empresa fija metas únicamente con base en datos históricos sin métodos de predicción formales. Para resolver este problema, se desarrolló un estudio de tipo aplicado, con nivel predictivo y diseño no experimental, utilizando datos secundarios. La investigación empleó análisis documental como técnica principal y se analizaron 152,735 registros de ventas históricas comprendidos entre los años 2022 y 2024. Se implementaron y entrenaron ambos modelos (Prophet y LSTM) en Python, u...
7
artículo
Publicado 2025
Enlace
Enlace
La rotación de personal es un proceso natural en las organizaciones que refleja la cantidad de empleados que dejan la empresa en un periodo determinado. Una alta rotación genera costos significativos, por lo que comprender sus causas y planificar acciones correctivas es esencial para mantener la rotación de personal en niveles aceptables. Este artículo analiza la rotación en organizaciones mediante modelos predictivos. Se desarrollaron y compararon dos algoritmos de aprendizaje automático (regresión logística binaria y bosque aleatorio) y uno de aprendizaje profundo (redes neuronales artificiales), utilizando el conjunto de datos de IBM disponible en Kaggle. El artículo se estructura en cinco partes: introducción al problema, desarrollo metodológico, análisis de resultados, discusión y conclusión. Las redes neuronales demostraron mayor eficiencia en la predicción. Se concl...
8
tesis de grado
Publicado 2023
Enlace
Enlace
El sector automotriz en el país muestra un crecimiento exponencial en los últimos años, por ello también el servicio postventa, de manera que las empresas, deben elevar el nivel de satisfacción a su cliente. Con mayor razón los concesionarios automotrices que representan a marcas internacionales. Deben tener mucho cuidado con los tiempos de entrega, brindar información en tiempo real. En la actualidad contar con un software no es un lujo, sino que es una necesidad. Nuestra aplicación "Gestiona mi taller" nace con la idea de ser una herramienta valiosa para cualquier taller de vehículos ayudándole a gestionar todos sus procesos. Pretendemos cambiar el paradigma tradicional de los talleres de vehículos, para ofrecer soluciones adaptadas a la necesidad del cliente. Como predecir el próximo mantenimiento para un vehículo. Proponemos el uso de técnicas de machine learning basada...
9
tesis de maestría
Publicado 2023
Enlace
Enlace
El propósito de la investigación fue determinar de qué manera el algoritmo de regresión logística influye para la identificación de la deserción estudiantil en la Universidad para el Desarrollo Andino en el año 2019. El trabajo de investigación tiene un nivel de investigación predictivo. Se utilizaron encuestas a una población de 203 estudiantes y una muestra de 133 estudiantes del primer ciclo de todos los programas de estudio de la universidad. Según los resultados obtenidos al implementar el modelo respecto a la dimensión Factores personales un 11.28% menciona que nunca tuvo incidencias de tipo familiar para tomar la decisión de abandonar sus estudios, por el contrario, un 23.16% mencionan siempre; en tanto a la dimensión Factores Académicos un 16.24% menciona que nunca tuvieron incidencias de tipo académico, la cual conlleve a tomar la decisión de abandonar sus estu...
10
tesis de grado
Publicado 2024
Enlace
Enlace
Evaluar si la Escala de Parkland permite determinar dificultades intraoperatorias durante la colecistectomía laparoscópica en el Hospital Regional Docente de Trujillo durante el periodo de estudio comprendido entre enero del 2018 y junio del 2024. Material y Métodos: Se realizó un estudio observacional, analítico, de corte transversal con 246 pacientes sometidos a colecistectomía laparoscópica debido a enfermedad vesicular calculosa. Se recolectaron datos clínicos, de laboratorio y quirúrgicos, incluyendo dificultades intraoperatorias y la categorización según la Escala de Parkland. Se emplearon análisis descriptivos e inferenciales utilizando el software IBM SPSS Statistics 28, aplicando pruebas de Chi Cuadrado de Pearson y t de student para determinar asociaciones significativas. Resultados: De los 246 pacientes, 59 presentaron dificultades intraoperatorias (23,98%). El gru...
11
tesis de grado
Publicado 2020
Enlace
Enlace
En cinética de flotación para predecir la recuperación del molibdeno a nivel laboratorio – 2019, tiene por objetivo, Analizar y cuantificar el efecto de la cinética de flotación en la recuperación del molibdeno y su predicción, es un estudio de investigación básica, con un nivel predictivo, tiene un diseño experimental y enfoque cuantitativo. Se realizaron tres pruebas y su método consistió en realizar una flotación cinética de minerales de molibdeno con un intervalo de tiempo, para cada prueba se obtuvo 8 muestras. Los datos obtenidos se procesaron de los cuales se obtuvieron tablas gráficas, ecuaciones con ello se realizaron una proyección. Los resultados obtenidos se tiene una recuperación de Mo de 76,90% con una proyección de 93,32%; Mo de 88,35% con una proyección de 94,21%; Mo de 88,29% con una proyección de 94,64% para las tres corridas secuenciales. La calid...
12
tesis de maestría
Publicado 2018
Enlace
Enlace
El objetivo de este estudio fue evaluar la capacidad de dos rangos del espectro electromagnético para ser usados en la predicción de las características fisicoquímica de la cáscara de café. Las muestras de cáscara de café se recogieron de dos lugares (Utcubamba y Rodriguez de Mendoza, subdivididas en tres variedades (catimor, caturra y típica), y tres periodos post-cosecha (menor a 24h, de 24 a 48h y más 48h), seleccionando 54 muestras en total. Las muestras se deshidrataron y molieron previo a su análisis proximal, después se adquirieron sus perfiles espectrales en los rangos [400 – 1000] nm y [1100 – 2500] nm. El modelado se realizó usando regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR). Se analizó las bondades de ajuste de los modelos con la validación y se determinó que los modelos para humedad, proteína, extracto libre de nitrógeno y fibra cruda, cenizas y en...
13
tesis de maestría
Publicado 2018
Enlace
Enlace
El objetivo de este estudio fue evaluar la capacidad de dos rangos del espectro electromagnético para ser usados en la predicción de las características fisicoquímica de la cáscara de café. Las muestras de cáscara de café se recogieron de dos lugares (Utcubamba y Rodriguez de Mendoza, subdivididas en tres variedades (catimor, caturra y típica), y tres periodos post-cosecha (menor a 24h, de 24 a 48h y más 48h), seleccionando 54 muestras en total. Las muestras se deshidrataron y molieron previo a su análisis proximal, después se adquirieron sus perfiles espectrales en los rangos [400 – 1000] nm y [1100 – 2500] nm. El modelado se realizó usando regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR). Se analizó las bondades de ajuste de los modelos con la validación y se determinó que los modelos para humedad, proteína, extracto libre de nitrógeno y fibra cruda, cenizas y en...
14
tesis de grado
Publicado 2024
Enlace
Enlace
Objetivo: Determinar si el sistema de puntuación propuesta por Wibowo es efectiva para predecir la colecistectomía laparoscópica difícil en pacientes con colecistitis aguda. Métodos: Se realizó un estudio observacional, analítico y transversal en 197 pacientes adultos con colecistitis aguda que fueron sometidos a colecistectomía laparoscópica en el Hospital alta complejidad Virgen de la Puerta de Trujillo durante enero de 2016 hasta julio de 2023. Se calculó el tamaño de la muestra utilizando la fórmula estadística adecuada. Se analizaron diversas variables clínicas, incluyendo el sistema de puntuación propuesto por Wibowo y se definió la colecistectomía laparoscópica difícil como una intervención con un tiempo operatorio superior a 120 minutos. Resultados: Se observaron diferencias significativas en varias variables clínicas, como la edad, el sexo, la presencia de d...
15
tesis de grado
Publicado 2024
Enlace
Enlace
Actualmente se acepta la necesidad de utilizar sistemas de información clínica que garanticen la prolongación de acciones para atender necesidades, y una forma de lograr esta interoperabilidad, es estandarizar la transmisión de registros médicos electrónicos o componentes de dichos formularios. De acuerdo con ello, en el presente estudio se determinó en qué medida un sistema web basado en Machine Learning predice la dermatitis canina en una veterinaria. Desde el aspecto metodológico fue aplicada, preexperimental, cuantitativo con una población de 400 imágenes de caninos y 40 dueños; además se usó CRISP-DM junto al proceso racional unificado (RUP). Se realizó el entrenamiento con la data de validación usando 5 optimizadores de redes neuronales convolucionales, por lo que se trabajó con el optimizador Nadam porque obtuvo un alto valor a diferencia de los demás, siendo el ...
16
tesis de grado
Publicado 2024
Enlace
Enlace
La investigación aporta al objetivo 9 del desarrollo sostenible (ODS) porque está orientado en fortalecer la innovación en las capacidades tecnológicas. En ese sentido se aplicó machine learning para predecir la demanda del limón en el mercado mayorista de Lima y se determinó el desempeño de los modelos con las métricas RMSE y MSE. El tipo de investigación fue aplicada, con un diseño preexperimental y tuvo un enfoque cuantitativo, la población de estudio estuvo conformado por 1247 registros correspondientes a los ingresos diarios del limón al mercado mayorista de Lima, obtenidos de la página del MIDAGRI. Para el desarrollo se empleó el marco de trabajo Knowledge Discovery in Databases (KDD). Se desarrolló modelos predictivos con LSTM y Prophet, dado que se obtuvieron resultados MSE de 0.0169 y 149.31 respectivamente, se concluye que dichos modelos son idóneos para pronos...
17
tesis de grado
Publicado 2025
Enlace
Enlace
La preeclampsia, una complicación seria que afecta un alarmante 22% en Perú, representa un riesgo significativo para la salud de madres y bebés. Su pronta identificación y tratamiento son cruciales, además representa un obstáculo significativo en los esfuerzos por disminuir la mortalidad de gestantes, según el Minsa. El presente trabajo tuvo como finalidad de determinar la influencia del machine learning para predecir la preeclampsia de gestantes en un Hospital Público se enfocó en evaluar la exactitud, precisión y sensibilidad de los modelos predictivos en un contexto clínico real., además como objetivo de desarrollo sostenible (ODS) 9, al aplicar machine learning los hospitales públicos evitaron la preeclampsia en mujeres gestantes La metodología es de tipo aplicada, cuantitativo y pre-experimental trabajando con una población y muestra de 1814 mujeres embarazadas atendi...
18
tesis de grado
Publicado 2018
Enlace
Enlace
La pérdida de los macronutrientes y micronutrientes del suelo agrícola es uno de los procesos que siempre están presentes en la agricultura. Por estas pérdidas se hace necesario el uso de fertilizantes NPK (Nitrógeno, Fósforo y Potasio), para optimizar los rendimientos del cultivo, aumentar la rentabilidad y reducir al mínimo las pérdidas. Entre los fertilizantes NPK, el nitrógeno es el nutriente esencial en el proceso de crecimiento de la planta. Por ello, es que en la agricultura el nitrógeno es aplicado a las plantas durante el riego, por lo que se debe tener cuidado en las cantidades de agua otorgada al cultivo, ya que su exceso conlleva a una pérdida del nitrógeno y otros nutrientes por la lixiviación. Ante esta realidad, se requiere de tecnologías que permitan monitorear y medir los niveles de nitrógeno presentes en el suelo agrícola in-situ y en tiempo real, para q...
19
tesis de grado
Publicado 2012
Enlace
Enlace
En razón de no contar con un modelo de pronóstico de las descargas hidrológicas medias anuales del Rio Ilave, el presente trabajo de investigación se realizó bajo el siguiente objetivo: “Determinar un Modelo Estocástico Markoviano de mejor ajuste para pronosticar las descargas hidrológicas medias anuales del Rio Ilave para el periodo 2011 al 2015”. La serie estuvo constituida por las descargas hidrológicas medias anuales del Rio Ilave, con datos anuales desde 1970 hasta 2010, para el análisis de la serie se utilizó la metodología estadística de Andrei Andrevich Markov el cual proporciona modelos de pronostico y se validó mediante la prueba de autocorrelaciones de Ljung-Box para los residuales. Finalmente se concluyó qué, el mejor Modelo Estocástico Markoviano fue el de tercer orden: Xt = 0.19691144Xt-1 + 0.18994567Xt-2 - 0.16402799Xt-3 + 0.95291325εt y con el cual se...
20
artículo
Publicado 2024
Enlace
Enlace
Machine learning is widely used in the medical field and is increasing more and more because of the amount of data stored. The results obtained by the predictive models serve as support for good decision-making for medical personnel. The objective was to identify which methods, variables, and models are used for the prediction of arterial hypertension using machine learning. The systematic review was carried out in the PubMed, ScienceDirect, Redalyc and Scopus search engines, studies referring to the prediction of early diagnosis of arterial hypertension in people. For the selection process, Prisma was used, applying different exclusion criteria. 10,916 articles were found, 15 being included for the review. Several authors apply more than one model to compare the results in their research. The model most mentioned, used and with the best result was Random Forest, obtaining a Specificity ...
