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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 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...
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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
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...
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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 doctoral
Publicado 2024
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La predicción de los cambios epigenéticos de la violencia contra la mujer es un fenómeno complejo tanto individual como social que tiene efectos devastadores. Se han propuesto varias teorías a lo largo de la historia para explicar su origen y aparición. La genética y la epigenética son campos de investigación donde las experiencias traumáticas de violencia contra la mujer, parecen afectar potencialmente la regulación y expresión del genoma mediante modificación epigenética como respuesta al trauma (según Conching, 2019). Siendo muy importante la selección adecuada de mujeres violentadas mediante la inteligencia artificial, como base del estudio epigenético de la mujer violentada. Se analizó los datos estadísticos de 5 años (2013-2017) de mujeres atendidas en los Centros de Emergencia Mujer por ser víctimas de violencia en el Perú. Mediante la aplicación de metodolog...
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tesis de grado
Publicado 2025
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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...
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artículo
Publicado 2024
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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 ...
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tesis de grado
Publicado 2024
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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...
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tesis de grado
Publicado 2019
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To ascertain if a dog has the predisposition to develop skin cancer is a challenge for both veterinarians and pet owners. Logistic regression models and neural networks have been used widely in the field of human medicine to make predictions; the present study approaches the comparison between these two technics to predict skin cancer in dogs. The variables we analyzed were age, sex, breed, sun exposition, albinism and, dermatitis. These variables were validated by the correlation coefficient and the principal component analysis. The obtained results showed that the backpropagation neural network technique with a cross validation is better than the logistic regression. The neural network’s accuracy value was 89.6% while only 84% for the logistic regression.
11
tesis de grado
Publicado 2018
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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...
12
tesis de maestría
Publicado 2022
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El actual trabajo de investigación tuvo como objetivo predecir la adquisición de plataformas educativas. Se utilizó Machine Learning para predecir, buscando teoría relacionada se encontró que el algoritmo de regresión lineal es usado con frecuencia para predecir ventas, por ello, fue el aplicado en este estudio. Para realizar el análisis de los datos, se usó el software estadístico R Studio, en el cual se realizaron modelos predictivos para obtener una solución que permitiera mejorar el cierre de ventas de productos. En el apartado de recolección de datos, se utilizaron como instrumentos fichas de observación en el PreTest y PostTest. Luego de aplicar la solución de Machine Learning, los resultados obtenidos fueron que se redujo en un 18,01% (14 minutos) el tiempo para elegir plataformas; también, el tiempo para elección de clientes potenciales se redujo en un 32,29% (65, ...
13
tesis de grado
Publicado 2021
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El presente estudio tipo retrospectivo, de valor de prueba diagnóstica, tiene como objetivo determinar el punto de corte óptimo del ancho de distribución eritrocitaria para predecir un evento adverso en pacientes con insuficiencia cardiaca crónica. Para el procesamiento de la información se realizará en primer lugar el registro de datos en la ficha de recolección, a partir del cual procesaremos dichos datos usando el paquete estadístico SPSS-26.0. El tamaño muestral obtenido será de 326 pacientes. El análisis estadístico se realizará empleando el software gratuito EPIDAT para las tablas tetracóricas elaboradas en cada punto de corte, determinándose el valor diagnóstico del ancho de distribución eritrocitaria (ADE), para obtener la especificidad, sensibilidad, valor predictivo negativo (VPN) y valor predictivo positivo (VPP), con un nivel de confianza del 95%. Finalmente ...
14
tesis de grado
Publicado 2025
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La presente investigación contribuye al ODS 7 (Energía asequible y no contaminante) y tuvo como objetivo principal evaluar el impacto de un plan de mantenimiento predictivo basado en aprendizaje por refuerzo en la disponibilidad y confiabilidad de un parque vehicular crítico de la industria minera. Para ello, se realizó un estudio cuantitativo de tipo aplicado, con diseño preexperimental y alcance explicativo. La población estuvo conformada por 23 unidades críticas, clasificadas en cinco tipos principales, de las cuales se recopilaron datos históricos de fallas y condiciones operativas durante un período de seis meses. Como resultado, se implementó un modelo de aprendizaje por refuerzo que permitió anticipar fallas y programar mantenimientos proactivos, logrando una mejora promedio en la disponibilidad de las unidades críticas de más del 10% en comparación con los valores i...
15
tesis de maestría
Publicado 2021
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El objetivo de esta tesis es identificar los factores que influyen en la curación de las malformaciones arteriovenosas (MAV) cerebrales en pacientes que fueron tratados mediante radiocirugía estereotáctica y comparar diversos algoritmos de aprendizaje automático para predecir la curación de esta enfermedad. Las MAVs cerebrales son enfermedades de baja prevalencia, pero de gran impacto por la elevada morbimortalidad que producen como consecuencia de su ruptura por lo que evaluamos 202 pacientes con este diagnóstico intervenidos mediante radiocirugía estereotáctica en el Instituto de Radiocirugía de la Clínica San Pablo entre los años 2005 al 2018, se anotó 45 variables entre socio demográficas y clínicas de los pacientes, así como las características morfológicas y hemodinámicas a través de imágenes de las MAVs cerebrales. Los pacientes que se curaron de las MAVs fuero...
16
tesis de grado
Publicado 2020
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En este estudio se desarrollan modelos de redes neuronales artificiales para la predecir las propiedades mecánicas del suelo de la región Lambayeque. La tesis se realizó para facilitar la obtención de resultados precisos y se calculen en el menor tiempo posible. Se reunieron un total de 285 resultados de pruebas de proyectos de carreteras realizados en la región Lambayeque. Asimismo, las variables de entrada utilizadas fueron de los ensayos de contenido de humedad, contenido de sales, análisis granulométrico y límites de consistencia. Los modelos alcanzaron un error cuadrático medio favorable cuando estimaron la máxima densidad seca (0.003 g/cm3 ), el óptimo contenido de humedad (2.42%), la relación de soporte de California al 95 % de la máxima densidad seca (6.35 %) y la relación de soporte de California al 100 % de la máxima densidad seca (21.80 %). En cuanto al error ab...
17
tesis de grado
Publicado 2024
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El Sangrado Gastrointestinal Superior es cualquier sangrado de tracto gastrointestinal previo a la curvatura de Treitz, considerándose entre las principales causas de hospitalización de origen gastrointestinal, y a su vez, está relacionada con una importante morbilidad y mortalidad, siendo ésta última aproximadamente 5-12% de los casos. Es importante la realización de una adecuada valoración al momento de su admisión a los servicios de emergencias hospitalaria, para estratificar aquellos que presenten mayor riesgo de complicaciones que conlleven a un desenlace fatal. Actualmente se cuenta con escalas de valoración, como son índice de Glasgow-Blatchford e índice de Rockall, pero cada uno de ellas está constituida a su vez de otros parámetros que pueden involucrar, incluso, evaluación endoscópica para valorar su riesgo. Por ello es de importancia valorar parámetros simples ...
18
tesis de grado
Publicado 2025
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La presente tesis tiene como finalidad analizar y demostrar cómo un sistema de Machine Learning influye en la predicción de ventas de una empresa de telecomunicaciones, utilizando modelos avanzados de aprendizaje automático que permitan mejorar la precisión en las proyecciones de ventas frente a los métodos tradicionales. Para ello, se desarrolló un sistema que integra diversos algoritmos de ML, los cuales fueron entrenados y validados con datos históricos de ventas de la empresa. El desempeño de estos modelos se evaluó mediante métricas estadísticas como el R² (coeficiente de determinación), MAE (Mean Absolute Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error) y RMSE (Root Mean Square Error), con el propósito de comprobar su efectividad en la reducción de errores de predicción. Los resultados obtenidos buscan evidenciar que el uso de estas herramientas tecnológicas contribuy...
19
tesis de grado
Publicado 2022
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En los proyectos de ingeniería y construcción, predecir la demanda de trabajo de los recursos de un proyecto para poder tomar decisiones con respecto al futuro de ellos es un problema complejo de resolver. Ahora, si ya un solo proyecto es complejo de predecir, imaginemos que tan complicado puede ser predecir la demanda de trabajo de todo un programa o portafolio de proyectos de una organización. Ello lleva a los profesionales de gestión de proyectos a desarrollar distintos procesos y herramientas de gestión dentro de las organizaciones con el objetivo de resolver este gran problema y así poder tomar las mejores decisiones en pro del beneficio de la compañía y garantizar la rentabilidad, la continuidad del negocio y las operaciones de una organización. El problema se torna aún más complejo cuando la organización opera en un entorno multiproyecto, en el cual los recursos de los...
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tesis de grado
Publicado 2024
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La baja producción del maíz amiláceo en el distrito de Pariahuanca ha sido afectada considerablemente generando pérdidas económicas, debido a factores climáticas, desconocimiento técnico e factores mínimos que deben llevar los agricultores. Por ello, la presente investigación tuvo como objetivo analizar como ayuda el sistema experto en la predicción de cosecha de maíz amiláceo seco, la metodología realizada fue aplicada, explicativa y documental, la muestra se basó en 5 chacras, se realizó una búsqueda de información de 11 bibliografías para la identificación de los factores que intervienen en la cosecha de maíz, se tomó gestores de información con criterios de actualidad(trabajos publicados en los últimos 5 años), nivel de indexación(Google académico, Redalyc, Mendeley, Scopus, revistas, Dialnet, Elsevier, Repositorios universitarios) e idioma( artículos publi...
