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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...
2
artículo
Publicado 2020
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Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Producción Animal
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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...
4
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...
5
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...
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tesis de grado
Publicado 2012
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El Banco de la Nación tiene una delicada labor que cumplir ante los problemas sociales y económicos, para ampliar su cobertura a todo el territorio nacional y a todos los ciudadanos. Por ello conviene que aumente radicalmente su competencia tecnológica a fin de adoptar decisiones óptimas. Una de las formas tecnológicas de hacerlo es adoptar un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) que posteriormente será implementado y probado. El presente trabajo de tesis pretende realizar una propuesta sobre un nuevo servicio de Microcrédito, el cual se intenta vincularlo a un aspecto muy puntual de la computación moderna aplicada, donde se muestre que es posible predecir la morosidad de los clientes, planteando un modelo basado en RNA. Este acercamiento innovador también incluirá la metodología de Minería de Datos para proyectos relacionados con redes neuronales artificiales. PALABRAS CL...
8
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...
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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...
11
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...
12
tesis doctoral
Publicado 2018
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El presente estudio aborda el problema que enfrentan las grandes construcciones civiles como el de túneles carreteros y las minas cielo abierto que necesitan de botaderos de desmontes, estos botaderos a medida que crecen presentan problemas de inestabilidad por lo que es necesario realizar su análisis de estabilidad física para predecir su fallamiento. El objetivo fue realizar el análisis de inestabilidad de taludes de botaderos de estériles de gran altura para predecir su fallamiento. La metodología de investigación seguida ha sido del tipo observacional, descriptivo correlacional. Los resultados obtenidos al realizar el análisis de inestabilidad por los métodos: Método de las Dovelas o método Sueco (Felenius), el Método de Bishop implicado y el Método de las Dovelas por Duncan nos predicen que al crecer el talud de un botadero en altura estos se hacen más inestables porqu...
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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...
14
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 ...
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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...
16
tesis de maestría
Publicado 2023
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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...
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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...
18
tesis de maestría
Publicado 2025
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El objetivo principal de esta investigación fue determinar en qué medida el uso de redes neuronales artificiales predice la demanda de prendas en Manufacturas Kukulí SAC. La investigación fue de tipo aplicada, nivel predictivo, enfoque cuantitativo y de diseño pre experimental, la población del estudio estuvo constituida por todas las ventas registradas desde enero de 2018 hasta diciembre de 2023 sumando un total de 3’326,910 transacciones,el muestreo no robabilístico por conveniencia, se trabajó con una muestra de 2,084 transacciones. Se entrenó y evaluó el desempeño de un modelo neuronal artificial para pronosticar la demanda de prendas en Manufacturas Kukulí SAC, considerando los indicadores número de unidades vendidas por día y cantidad vendida por tipos de prendas,utilizando Redes Neuronales Recurrentes de los tipos LSTM y GRU. El pronóstico se realizó con datos de...
19
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...
20
tesis de grado
Publicado 2024
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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...
