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1
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 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...
3
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 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 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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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...
7
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...
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tesis de maestría
Publicado 2012
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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 ...
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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 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...
11
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 2024
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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 ...
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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 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...
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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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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...
17
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.
18
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...
19
tesis de grado
Publicado 2016
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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.
20
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 ...
