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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...
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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 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...
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tesis de maestría
Publicado 2024
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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...
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tesis doctoral
Publicado 2023
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La presente investigación en modalidad informe final de tesis, tiene como propósito abordar el consumo energético eléctrico por parte de los usuarios finales y el problema existente para realizar un correcto control y predicción del consumo eléctrico. Para ello, se muestra la creación de un sistema basado en redes neuronales para la predicción del consumo eléctrico. Se realizó la programación de la lógica del programa diseñado en el programa Matlab, en el cual por medio de un aplicativo se fue precargando bases de datos obtenidas de los consumos históricos a lo largo de los años, con ello se logró un entrenamiento de la red. Se realizó una comparativa entre los valores calculados y los valores reales para comparar el consumo eléctrico, ello resultó en una eficiencia obtenida por parte del sistema con un valor alto, siendo los valores de consumo muy semejantes a un hist...
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tesis de grado
Publicado 2020
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El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo credit scoring para predecir el comportamiento de pagos de los clientes del segmento Microempresa. Con respecto a su metodología, se utilizó una investigación explicativa, cuyo diseño utilizado fue no experimental de corte transversal. Por otro lado, la población de estudio compendió las 2000 solicitudes de crédito aprobadas de la microempresa de la agencia San Juan de Lurigancho de una financiera de setiembre de 2017 hasta agosto 2018. De mismo modo, se utilizó un modelo econométrico Logit para verificar la hipótesis. Finalmente, se empleó el análisis documental como principal técnica de recopilación de datos. Según los resultados del modelo econométrico Logit, se identificó el 2 de McFadden, o pseudo 2 (McFadden R-squared) es 0.3454, lo cual implica que las variaciones de la variable comportamiento de pagos d...
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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 2013
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Determinar si la elaboración y aplicación de un nomograma predice el desarrollo de preeclampsia en gestantes con factores de riesgo. Material y métodos: El estudio se realizó en 234 parturientas atendidas en el Hospital Belén de Trujillo. Se revisó historias clínicas e identificó los factores de riesgo. Se realizó un análisis de regresión logística univariante y multivariante para seleccionar predictores incluidos en el nomograma. Se aplicó el nomograma con datos de 50 pacientes, validándose mediante discriminación y calibración. Resultados: De las 234 parturientas, 128 fueron preeclámpticas y 106 no preeclámpticas. El análisis univariante y multivariante incluyó 5 predictores por ser significativos (p < 0.05): edad < 18 años ó > 35 años, nulípara, embarazo múltiple, antecedente de preeclampsia e historia familiar de preeclampsia. Con ellos se determinó el model...
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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...
11
tesis de grado
Publicado 2019
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Lambayeque es una ciudad con mucho potencial solar, pero no se dispone de información confiable ni mediciones in situ de radiación solar. En el presente trabajo se diseña un dispositivo que permita estimar y predecir la radiación solar diaria en Lambayeque (6°42’ S, 79°54’ O) utilizando modelos matemáticos y redes neuronales artificiales (RNAs). Los modelos matemáticos son ecuaciones que estiman la radiación solar a partir de datos atmosféricos, como temperatura, humedad, altura, nubosidad, etc. Existen distintos modelos para estimar la radiación. En la presente tesis se analizan 5 modelos matemáticos, después de un análisis estadístico se selecciona el modelo de Ertekin-Yaldiz para utilizarse como estimador de radiación en la ciudad de Lambayeque el cual utiliza la temperatura promedio diaria como dato de entrada. El prototipo del dispositivo electrónico será imple...
12
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 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...
14
tesis de grado
Publicado 1964
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Hoy en día las computadoras electrónicas son ampliamente utilizadas para resolver los problemas de la ciencia, la ingeniería y el comercio. su uso está basado en la capacidad para operar a gran velocidad para obtener resultados con bastante precisión, para almacenar grandes cantidades de información y para llevar a cabo secuencia de operaciones largas y complejas gracias a su gran poder de combinación, todo ello sin la intervención humana. Aprovechando entonces las múltiples capacidades de la computadora se puede hacer uso de ella específicamente en ingeniería petróleo para determinar parámetros y factores óptimos de producción, predecir el comportamiento de un reservorio, cálculo de liberación flash, análisis de curvas de declinación, diseño de tubería revestidora y en todo aquello donde se tenga demasiadas variables y los cálculos sean bastante complejos como para...
15
tesis de grado
Publicado 2024
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Introducción: Cada año alrededor de 100 millones de personas de más de 45 años se someten a cirugías no cardíacas con el objetivo de aumentar su sobrevida, pero estos procedimientos quirúrgicos también pueden conllevar a la aparición de diversas complicaciones, siendo los eventos cardiovasculares las más frecuentes. Debido a esto es necesario evaluar el riesgo cardiovascular en aquellos que se someten a cirugía mayor no cardiaca en el período perioperatorio, para lo cual se halló la concordancia entre el índice de Goldman y el índice de Lee, con la finalidad de corroborar si ambos índices son intercambiables entre sí. Objetivos: Determinar la concordancia entre el índice de Goldman y de Lee para predecir eventos cardiovasculares en cirugía no cardiaca en pacientes del Hospital III EsSalud Chimbote, 2019. Método: Estudio observacional, analítico transversal retrospect...
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tesis de grado
Publicado 2022
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En el presente estudio se desarrolló un modelo predictivo haciendo uso de técnicas de minería de datos para analizar el comportamiento del cliente, con la finalidad de lograr identificar y clasificar a los clientes con mayor riesgo a desertar en una empresa de telecomunicaciones y así, apoyar a la empresa en la toma de decisiones certísimas y la creación de estrategias de retención. Para lograr el objetivo principal, se analizaron las características algorítmicas de los principales algoritmos de minería de datos propuestos por la bibliográfica para determinar el que mejor logre adaptarse a la realidad presente, obteniendo el mejor desempeño en las métricas de evaluación propuestas con el algoritmo XGBoost, el cual, obtuvo un 83% de precisión para determinar a los potenciales clientes con riesgo a desertar. Para el desarrollo del módulo de predicción en base al algoritmo ...
17
tesis de maestría
Publicado 2023
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Definir la tasa de mortalidad y morbilidad de pacientes que se someteran a cirugia resectiva por hepatocarcinoma según el sistema P-POSSUM (Puntaje de Severidad Fisiológica y Operativa para la Enumeración de Mortalidad y Morbilidad) en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins. El hepatocarcinoma representa una importante tasa de mortalidad, además es el tercer lugar en incidencia en tumores del aparato digestivo La mortalidad por estos tumores ocurre principalmente debido a la detección tardía, lo que impide intervenciones potencialmente curativas. Actualmente, no hay marcadores confiables disponibles para el reconocimiento temprano y la detección del carcinoma hepatocelular, tan solo el screening en pacientes de riesgo, lo que lleva a que estos tumores se detecten en una etapa tardía. Esta detección tardía es más evidente en regiones del mundo con escaso acceso a tecno...
18
tesis de grado
Publicado 2020
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Este trabajo de investigación permitió predecir la deserción de alumnos de la sede central de la UTP ubicado en la ciudad de Lima, teniendo como base de aprendizaje los alumnos que desertaron en semestres anteriores e implementando la tecnología de machine learning, que proporcionaron los patrones de comportamiento de los alumnos desertores y mediante las herramientas de machine learning se pudo obtener de manera anticipada los alumnos con potencial de deserción y de esta manera la Universidad Tecnológica del Perú pueda intervenir y evitar el abandono de estudios. El aporte de esta investigación permitió identificar patrones de comportamiento que son de gran importancia para la Universidad Tecnológica del Perú, debido a que, al tener identificado a los estudiantes con intención de desertar de sus estudios, les permitirá plantear estrategias que permitan disuadir al estudiant...
19
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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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.
