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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 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 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...
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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...
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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 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 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 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...
10
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...
11
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 2022
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Con el estudio se ha logrado desarrollar un modelo que permita predecir concentraciones de nitratos en la superficie del agua de mar de Huacho. La población del estudio incluye a todos los valores de nitratos del agua superficial del mar frente al puerto de Huacho, del año 2008 a 2020. El marco muestral está constituido por información estadística procedente del anuario según INEI 2020. El estudio se realizó mediante un modelo predictivo de series de tiempo usando los softwares estadísticos SPSS v. 27 y Stata v. 16. Los resultados estadísticos reportan que la media es de 9.31mg/L con valores de distribución de 5.23 mg/L. IC95%(8.38:10.24), valores próximos a los máximos establecidos por ECA (10 mg/L). Los valores reportaron asimetría positiva. Se llegó a la conclusión que mediante gráficas y modelos predictivos es posible establecer posibles concentraciones de nitratos en...
13
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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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...
15
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
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...
18
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 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, ...
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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...
