Tópicos Sugeridos dentro de su búsqueda.
Tópicos Sugeridos dentro de su búsqueda.
Buscar alternativas:
para predecir » para reducir (Expander búsqueda), para prevenir (Expander búsqueda)
predecir el » reducir el (Expander búsqueda), prevenir el (Expander búsqueda), predecir la (Expander búsqueda)
para predecir » para reducir (Expander búsqueda), para prevenir (Expander búsqueda)
predecir el » reducir el (Expander búsqueda), prevenir el (Expander búsqueda), predecir la (Expander búsqueda)
1
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...
2
tesis de maestría
Publicado 2012
Enlace
Enlace
Determina la validez del test de Gant para predecir la aparición de hipertensión gestacional en nulíparas. Los trastornos hipertensivos que complican el embarazo son actualmente uno de los problemas de salud pública mundial. En el Perú, es la segunda causa de muerte materna relacionada con el embarazo. El Test de Gant es una prueba simple basada en la toma de presión arterial en dos distintas posiciones buscando que la diferencia entre las tomas de presión diastólica (mínima) determine posteriormente la presencia de hipertensión gestacional en algún momento de la gestación. El presente estudio tiene un enfoque analítico, diseño no experimental de corte longitudinal, carácter prospectivo. Fueron 64 gestantes nulíparas que acudieron a recibir su control prenatal catalogadas con bajo riesgo obstétrico, comprendidas entre las 28-32 semanas de gestación por fecha de última ...
3
artículo
Publicado 2020
Enlace
Enlace
Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Producción Animal
4
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...
5
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...
6
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 ...
7
tesis de grado
Publicado 2016
Enlace
Enlace
La investigación buscó establecer la relación existente entre las variables asociadas a la cosecha del cultivo, con el peso del racimo de la uva en la variedad Red Globe durante la campaña 2014 de la empresa agroexportadora de uva Camposol S.A. Fundo Agroalegre ubicada en el departamento de Piura.
8
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...
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 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 ...
11
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.
12
artículo
Publicado 2018
Enlace
Enlace
Objetivo: Validar ecuaciones de regresión antropométricas para predecir el peso corporal de niños de ambos géneros que viven a moderada altitud de 6 a 11 años. Material y Métodos: Se estudió 796 niños de ambos sexos, siendo 402 niñas (14,2%) y 394 niños (14,1%). Los escolares estudiados Vivian a moderada altitud (2320msnm) del Perú (Arequipa). Se evaluó la edad, peso corporal, estatura, circunferencia del tórax, brazo relajado y pantorrilla media. El proceso de validación de las ecuaciones se llevó a cabo por la validez de criterio (cruzada). Los resultados se analizaron mediante la estadística descriptiva Para verificar la concordancia entre las ecuaciones predichas se utilizó el Plotaje de Bland y Altman con un intervalo de confianza al 95%. Resultados: Se determinó altos valores de correlación entre la edad y las variables antropométricas. La edad, estatura, circun...
13
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
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...
15
tesis de grado
Publicado 2023
Enlace
Enlace
Una de las principales fuentes de ingreso del sector bancario es el otorgamiento de créditos. La captación de clientes frente a este producto depende de montos y tasas de interés atractivas. Uno de los canales de venta de los créditos es el telemarketing el cual proactivamente ofrece préstamos. El presente trabajo propone al área de telemarketing de un banco la elaboración de un modelo predictivo con técnicas de machine learning que permita conocer el número de ventas de crédito que se realizarán con el fin de agilizar la toma de decisiones frente a estrategias de venta y mejorar la planificación de recursos para optimizar el costo de venta. Para la construcción del modelo se utilizaron técnicas de aprendizaje supervisado de clasificación k-NN y SVM. En la primera simulación se tuvo niveles de precisión de 61.68% y 68.41% respectivamente. Dada la dispersión de los datos...
16
artículo
Publicado 2025
Enlace
Enlace
Modern economy offers several investment options, making capital assignments complex, slow and risky. In order to assist investors in the decision-making process, artificial intelligence tools aim at finding patterns hidden in data and providing useful, timely and accurate information. This work analyzes the application of machine learning algorithms in the selection of portfolios in the Brazilian market. Recent research intended to predict the stock market behavior implementing machine learning with conventional methods such as technical or fundamental analysis (Anghel, 2021; Kamara et al., 2022; Nti et al., 2020b); while few combine analyses in emerging and volatile markets like Brazil. Thus, three machine learning models were trained using variables from the technical and/or fundamental analysis. The sample included 40,562 observations from six companies listed on B3, from August 1994...
17
tesis de maestría
Publicado 2024
Enlace
Enlace
El destete de ventilación mecánica (VM) puede ser exitoso o resultar en fracaso. Con el objetivo de evaluar la utilidad de un protocolo para predecir destete exitoso de VM se realizó un estudio en una cohorte retrospectiva de 92 pacientes con SDRA por COVID-19 y VM por más de 24 horas. Este protocolo utilizó 15 criterios, entre ellos; resolución de la causa de VM, PEEP ≤8cmH2O, PaO2/FiO2 ≥150mmHg, FiO2 ≤40%, estabilidad hemodinámica, potasio y fósforo sérico normal, SBT exitosa, prueba de fuga de cuff negativa, nivel de conciencia, tos y deglución adecuados, escasas secreciones y uso de VNI o CNAF post-extubación. La utilidad del protocolo se basa en su valor predictivo positivo y especificidad, dado que la probabilidad de destete exitoso sería 100% si el protocolo es cumplido en su totalidad, además el 100% de pacientes con fracaso del destete, no habrían cumplido co...
18
tesis de maestría
Publicado 2019
Enlace
Enlace
La gestión hídrica de los sistemas urbanos esta compuesta de muy diversos elementos que interactúan entre si, que exhiben ciclos de retroalimentación y conductas emergentes, de tal manera que no pueden emplearse modelos simples, en resumen, se trata de sistemas complejos. En estas condiciones, los tomadores de decisiones requieren de metodos y herramientas apropiadas, que les permitan examinar diversas alternativas y sus impactos en el tiempo. El enfoque de sistemas y la modeladon con dinámica de sistemas son uno de los campos de investigación más activos y prometedores en la gestión de los recursos hídricos. En este trabajo se propone desarrollar un modelo de simulación para predecir el abastecimiento del agua potable para la ciudad de Andahuaylas al 2050; mediante la dinámica de sistemas, la teoría general de sistemas, un software de simulacion, con el proposito de satisfac...
19
tesis de grado
Publicado 2015
Enlace
Enlace
El presente proyecto académico de fin de carrera tiene como objetivo mostrar el proceso automatizado de cada etapa del proceso de descubrimiento con el fin de predecir el abandono en los tratamientos de cáncer de una entidad de salud pública con una precisión eficiente basándose en características o factores determinados en la etapa de análisis junto con los miembros de la institución. La información resultante servirá de apoyo para que los administradores de la entidad de salud puedan plantear las políticas y estrategias personalizadas de retención de pacientes. Como se mencionó anteriormente, se tomaron en cuenta todas las etapas del proceso de descubrimiento de conocimiento - análisis, extracción, pre-procesamiento, estimación del modelo e interpretación - para que la información resultante pueda ser confiable y oportuna para la toma de decisiones. Adicionalmente, co...
20
tesis de grado
Publicado 2015
Enlace
Enlace
El presente proyecto académico de fin de carrera tiene como objetivo mostrar el proceso automatizado de cada etapa del proceso de descubrimiento con el fin de predecir el abandono en los tratamientos de cáncer de una entidad de salud pública con una precisión eficiente basándose en características o factores determinados en la etapa de análisis junto con los miembros de la institución. La información resultante servirá de apoyo para que los administradores de la entidad de salud puedan plantear las políticas y estrategias personalizadas de retención de pacientes. Como se mencionó anteriormente, se tomaron en cuenta todas las etapas del proceso de descubrimiento de conocimiento - análisis, extracción, pre-procesamiento, estimación del modelo e interpretación - para que la información resultante pueda ser confiable y oportuna para la toma de decisiones. Adicionalmente, co...
