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tesis de grado
Publicado 2020
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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...
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tesis de grado
Publicado 2023
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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...
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tesis de grado
Publicado 2023
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Aplica la metodología Undersampling a un conjunto de datos desbalanceados de alumnos en condición de ausencia para ver su impacto en las predicciones hechas por el Modelo de Regresión Logística. Se utiliza un conjunto de datos de alumnos en condición de ausencia de la Universidad Continental, en el cual se necesita saber qué alumnos se reincorporarán en el periodo 2023-2. Se observa que la gran mayoría no se reincorpora, ya que dicho porcentaje es del 90% aproximadamente según la información histórica que maneja la universidad. Es decir; se evidencia un desbalance de clases en la variable respuesta. La reincorporación estudiantil universitaria es el retorno del alumno a su centro de estudios luego que dicho alumno se ausentó de la universidad. Se utiliza la lista de alumnos ausentes al cerrarse la matrícula del 2022-1, donde el estado de reincorporación es la variable resp...
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tesis de grado
Publicado 2020
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En la presente tesis de investigación se diseña un modelo de inteligencia artificial basado en redes neuronales artificiales, que permite pronosticar o estimar la resistencia que ofrece el concreto ante los esfuerzos de compresión ( ´ ). El proceso de investigación consistió en un inicio en conformar una base de datos, constituida por diseños de mezclas (propiedades físicas de los agregados y cantidades de materiales por m3 ) y resistencias a la compresión de testigos de concreto ensayadas según la norma NTP 339.034, estos datos se obtuvieron de tesis de titulación de ingeniería civil, publicadas en el repositorio y biblioteca de la universidad Señor de Sipán y universidad Cesar Vallejo Chiclayo. Posteriormente, se efectuó el procesamiento de datos para la elaboración del modelo de red neuronal artificial en el software Matlab, el cual está conformado por 20 variables de...
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tesis de grado
Publicado 2024
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El estudio se centró en generar un modelo de Machine Learning que pueda predecir la deserción de los estudiantes de la Universidad Católica de Trujillo en el periodo 2021-2022, a partir de factores socioeconómicos y académicos, cuya efectividad sea superior al 75%. El diseño metodológico de este estudio fue mixto, ya que no solo utilizó un método estadístico, sino también el análisis documental de casos, los cuales están recolectado de forma numérica y categórica para determinar la relación entre factores socioeconómicos y académicos y la deserción universitaria de los estudiantes, así como explicar y predecir a través de ellos escenarios futuros de la variable dependiente. La población estudiada consistió en dos cohortes (2021 y 2022) de 11 carreras de nivel pregrado dictadas en la Universidad Católica de Trujillo; totalizando 3156 alumnos, de los cuales 789 han ...
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artículo
Publicado 2020
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Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Producción Animal
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tesis de maestría
Publicado 2019
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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...
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tesis de grado
Publicado 2023
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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.
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tesis de grado
Publicado 2021
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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...
10
tesis de grado
Publicado 2023
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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 ...
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tesis de grado
Publicado 2019
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The cardioembolic ischemic stroke due to atrial fibrillation (AF) has a mortality as high as 22-27% at 30 days post-onset. The GPS-GF score is the first risk score to predict mortality, performed specifically for patients with stroke caused by AF. OBJECTIVE: To assess the validity of the GPS-GF score to predict 30-day mortality in patients with cardioembolic ICTUS due to atrial fibrillation, hospitalized at the Hospital Regional Docente de Trujillo (HRDT). MATERIALS AND METHODS: A retrospective analytical study conducted at the HRDT, with a sample of 82 medical records of patients hospitalized in the Neurology department during the 2012-2018 period that met inclusion criteria, to which the GPS-GF score was applied. ROC curve was constructed to see discriminative capacity and better cut point. RESULTS: The area under the curve for GPS-GF score was 0.946, with p = 0.000, CI = 95% (0.899-0....
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tesis de grado
Publicado 2019
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La presente tesis detalla el desarrollo de un Datamart basado en patrones para predecir las ventas en la empresa B & M Rubimar Inversiones S.A.C., debido a que la situación empresarial previa a la aplicación del datamart presentaba deficiencias en cuanto al crecimientos de ventas y el cumplimiento de ventas. El objetivo de esta investigación fue determinar la influencia del Datamart basado en patrones para predecir las ventas en la empresa B & M Rubimar Inversiones S.A.C. Por ello, se describe previamente aspectos teóricos de lo que es el proceso de ventas, así como las metodologías que se utilizaron para el desarrollo del Datamart. Para el desarrollo del datamart, se empleó la metodología Hefesto, por ser la que más se acomodaba a las necesidades y etapas del proyecto. Para el desarrollo de la investigación se utilizaron las herramientas de Visual Studio 2017, base de datos Sq...
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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...
14
artículo
Publicado 2025
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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...
15
tesis de maestría
Publicado 2023
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El presente trabajo de investigación titulado “Algoritmos de machine learning para predecir la anemia en niños de 6 a 35 meses de edad en Cusco” tiene como objetivo de la presente investigación es determinar el algoritmo de Machine Learning más eficiente para predecir la anemia en niñas y niños de 6 a 35 meses de edad a partir de factores sociodemográficos, biológicos, etc. en Cusco. Se utilizó la información de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) de los años 2019 y 2020. La metodología aplicada fue el Knowledge Discovery in Databases (KDD) para el desarrollo de los modelos de Machine Learning. Al evaluar la precisión, los algoritmos K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM) y Redes Neuronales consiguen más predicciones correctas de acorde a las métricas de Accuracy, Sensibilidad y Especificidad. Finalmente se determinó que el mejor algor...
16
tesis de grado
Publicado 2022
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En el presente trabajo de investigación se utilizó los modelos de Machine Learning para predecir el riesgo crediticio de los clientes de una empresa en estudio, se utilizó la metodología KDD, así mismo herramientas como SPSS statistic y SPSS Modeler para el uso de los modelos predictivo. El objetivo de esta investigación es determinar en qué porcentaje Machine Learning permite predecir el riesgo crediticio de los clientes con precisión, sensibilidad y especificidad, con el fin de poder identificar a los clientes con probabilidad de alto o bajo riesgo crediticio. En esta investigación se utilizó una población de 500 clientes, 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 preexperimental de un solo grupo, ya que luego de aplicar Machine Learning se podrá observa...
17
artículo
Publicado 2012
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The productivity of a rock charger operates on a front surface mining is influenced by many variables. We identified those considered most important and for a type charger model number measurements were taken in the field. Using linear regression expressions that allow predicting the dependent variable as a function of the independent variables were deducted. The dependent variables were identified : production tonnage , fill factor , and delay characteristics of the excavation. The independent variables were : bench height , boot size and fragmentation. Least squares system is used to predict the performance and cost given certain values of the remaining variables in the regression equation but there is the problem of selecting the dependent variable. Two or more variables in the system might seem equally dependent , since the process to test significance of the variable can be if...
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artículo
Publicado 2012
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The productivity of a rock charger operates on a front surface mining is influenced by many variables. We identified those considered most important and for a type charger model number measurements were taken in the field. Using linear regression expressions that allow predicting the dependent variable as a function of the independent variables were deducted. The dependent variables were identified : production tonnage , fill factor , and delay characteristics of the excavation. The independent variables were : bench height , boot size and fragmentation. Least squares system is used to predict the performance and cost given certain values of the remaining variables in the regression equation but there is the problem of selecting the dependent variable. Two or more variables in the system might seem equally dependent , since the process to test significance of the variable can be if...
19
tesis de grado
Publicado 2021
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El café es considerado como uno de los productos que generan desarrollo económico y su calidad es determinada por catadores expertos. La presente investigación ha tenido el objetivo utilizar imágenes hiperespectrales para predecir la calidad en taza de café tostado. Para este fin, se utilizó dos variedades de café: caturra y catimor, utilizándose el diseño en bloques completamente al azar con arreglo factorial 3 x 3, siendo los factores de tostado, la temperatura (180°C, 190°C y 200°C) y el tiempo (8, 12 y 16 minutos). En la variedad catimor tostados a 180°, 16 minutos; 190°, 8 minutos y 180°, 12 minutos alcanzaron 81,58, 81,33 y 81,33 puntos de calidad de taza, respectivamente, mientras que en la variedad caturra, tostados a 180°C, 12 minutos alcanzaron el mayor puntaje en calidad, con 83.08. Los espectros de reflectancia de los granos tostados indicaron que conforme aum...
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tesis de grado
Publicado 2024
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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...
