Tópicos Sugeridos dentro de su búsqueda.
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1
tesis de grado
Publicado 2022
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En un mundo competitivo la capacidad de una empresa para alinearse a los cambios del mercado es un factor decisivo, en una empresa donde las ventas son de vital importancia, el pronóstico de ellas juega un papel fundamental. En los últimos años existe un creciente interés en el Machine Learning, en esta investigación se presenta un modelo basado en Machine Learning que optimiza el pronóstico de ventas para la empresa Ricos Pan en la ciudad de Puno. El proceso de investigación se llevó a cabo en los años 2020 y 2021, para dicho objetivo se construyó el conjunto de datos a partir de los registros de venta que proporcionó la empresa, se realizó un preprocesamiento a los datos donde se observó registros faltantes debido a que la empresa cerro temporalmente por la pandemia Covid – 19, también se observaron ventas atípicas en los días festivos como el día de la madre, el dí...
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tesis de grado
Publicado 2024
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La tesis se centró en desarrollar un sistema con aprendizaje automático que mejore la logística de la empresa de producción de aguas minerales. Se identificaron problemas en entregas recibidas fallidas, entregas a tiempo, la tasa entregas completas y a tiempo y rotura de stock. Ello generaba mala gestión inventario y satisfacción baja de clientes. Esta investigación se alinea con el ODS 9, promoviendo la innovación tecnológica y la industrialización sostenible, así como con el ODS 12. La meta fue, determinar la influencia del desarrollo de machine Learning basado en la metodología CRISP_DM para mejorar la logística en una empresa de producción de aguas minerales. El estudio fue aplicada, cuantitativo y preexperimental, la población fue 110 documentos de pedidos entre el mes de enero a marzo. Se aplicó la fórmula de la muestra que redujo la población a 86 documentos. La ...
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artículo
Publicado 2022
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Computer vision is one of the fields of Artificial Intelligence that is flourishing because it focuses on the development and improvement of techniques that allow computers to identify, process and classify images, in a way that resembles human vision. This feature makes them an excellent tool for vehicle control systems. For this reason, we developed a system for the recognition of Mexico City license plates using artificial vision techniques, image processing and automatic learning, in order to monitor and speed up response times, when a stolen vehicle is found.
4
tesis de grado
Publicado 2021
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The evaluation of the quality of the water in rivers is necessary to manage the efficiency of its use, being necessary to carry out physicochemical and biological analyzes to determine its healthiness, but it implies in its determination of a series of parameters that use various analytical methods that often they are tedious and time consuming to calculate. The present study makes a comparison of machine learning models such as Multiple Linear Regression (MLR), Neural Network Backpropagation (BPNN) and Support Vector Regression (SVR) to estimate Dissolved Oxygen (DO) and Biochemical Oxygen Demand (BOD) to determine the quality of the water of the Rímac river. Water samples were collected from 26 stations and non-point sources of contamination along the Rímac River with 624 records made during the years 2010 to 2012. The physical and chemical parameters introduced in the models include...
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artículo
Publicado 2021
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Computer vision is one of the fields of Artificial Intelligence that is flourishing because it focuses on the development and improvement of techniques that allow computers to identify, process and classify images, in a way that resembles human vision. This feature makes them an excellent tool for vehicle control systems. For this reason, we developed a system for the recognition of Mexico City license plates using artificial vision techniques, image processing and automatic learning, in order to monitor and speed up response times, when a stolen vehicle is found.
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artículo
Publicado 2024
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La aplicación de técnicas de machine learning en la interpretación de datos de mercado ha sido el foco de este estudio, es por ello que el objetivo es explorar cómo estas técnicas son utilizadas por diversas empresas en diferentes sectores, como telecomunicaciones, alimentos, cosméticos y tecnología, para mejorar sus operaciones y tomar decisiones estratégicas. A través de una revisión detallada de casos de estudio y análisis de resultados, se encontró que el machine learning supervisado ha permitido una segmentación de clientes más precisa y una personalización efectiva de servicios, con aumentos significativos en la lealtad del cliente y la eficiencia operativa, alcanzando hasta un 12% y un 20%, respectivamente. Además, los modelos de regresión han mejorado la predicción de la demanda y optimizado las operaciones, logrando reducciones de hasta un 5% en los costos de i...
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tesis de grado
Publicado 2024
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El ajedrez en línea ha tenido un auge de popularidad desde el año 2020, con el contexto de la pandemia. Este auge trae consigo la problemática de las trampas en torneos de ajedrez en línea, las cuales comprometen su integridad y reputación, perjudicando tanto a jugadores como organizadores. Paralelamente, se han utilizado diferentes técnicas de Machine Learning en ajedrez, en los ámbitos de clasificación y regresión, principalmente para la predicción de resultados. Sin embargo, existen pocos estudios sobre la detección de trampas en ajedrez, principalmente por la dificultad de acceso a partidas con trampas en línea. Por este motivo, el objetivo de esta investigación fue desarrollar cuatro modelos de detección de trampas con clasificadores de Machine Learning, utilizando partidas entre humanos y computadoras para caracterizar el comportamiento de jugadores haciendo trampas. ...
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tesis de grado
Publicado 2024
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El presente trabajo de suficiencia profesional ejecutado, fue para realizar la instalación de un sistema neumático de etiquetado automático de envase de plástico de la planta de embotellado Soda Limón – Ica. El cual para el desarrollo se realizó un análisis de datos, estadísticas y proyección de la planta de embotellado a base de una memoria de cálculos respectivos para así tener en mejora la marca emblemática de la región Ica. Para el desarrollo fue trabajar juntamente con la gerencia y hacer una evolución minuciosa del mercado y el abastecimiento que da la empresa de embotellado con todos los diferentes tipos de variedades de sabores y tamaños tanto personales como familiares. El efecto fue favorable ya que las producciones tuvieron mejores rendimiento y mejor eficiencia en cada proceso el cual se puede cumplir con los presupuestos mensuales, así crecer en el mercado ...
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tesis de grado
Publicado 2024
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A nivel mundial el phishing en los últimos años se ha incrementado y el Perú no fue una excepción. Debido a la pandemia del Covid-19 se registró un aumento considerable de este tipo de ciberataques llamado phishing; entre los motivos de su crecimiento se encuentra la cuarentena. Este tipo de ataques suele afectar de manera negativa a los usuarios de internet y mucho más a las empresas, siendo uno de los ataques más frecuentes el phishing. Por ejemplo, en las noticias como en redes sociales se puede observar cómo los bancos o plataformas de pago advierten a sus usuarios sobre estos ataques para que estén atentos, al igual que se puede observar el malestar de los usuarios cuando publican o comentan en las redes sociales que han sido víctima de dichos ataques. Por este motivo, este trabajo busca identificar de manera correcta las opiniones de las personas acerca de publicaciones h...
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objeto de conferencia
Publicado 2021
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Los procesos de negocios que soportan sus operaciones con aplicaciones que interactúan con sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) pueden incrementar su productividad a través de la identificación de los factores que afectan el rendimiento de las ejecuciones de las sentencias SQL que conforman su carga de trabajo, especialmente las cargas generadas por aplicaciones implementadas en ambientes de producción, que son recurrentes en el tiempo. El artículo propone un modelo de identificación de factores que afectan el rendi miento de las ejecuciones de las sentencias SQL que se procesan en un RDBMS, valiéndose de algoritmos de aprendizaje de máquina estadístico (análisis de componentes principales y análi sis de correlación canónica) que explotan la información de los planes, estadísticas y métricas generadas durante el ciclo de vida de las ejecuciones de l...
11
tesis de grado
Publicado 2022
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El presente estudio busca realizar una comparación objetiva y cuantitativa de modelos empíricos tradicionales contra modelos predictivos de Machine Learning para la estimación de Velocidad Pico Partícula en voladuras de operaciones mineras a cielo abierto. Para ello se seleccionó 5 formulaciones convencionales y 6 modelos predictivos desarrollados en base a algoritmos de Machine Learning; se desarrolló un script en lenguaje de programación Python para entrenar y optimizar cada uno de estos modelos con la finalidad de estimar que tan bien pueden predecir los valores esperados de Velocidad Pico Partícula; y finalmente compararlos en base a métricas de desempeño. Para el presente estudio se escogieron dos métricas de desempeño, siendo estas el Coeficiente de Determinación (R2) y la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE). Tras la obtención y análisis de resultados, se conclu...
12
artículo
“The identification, classification and treatment of crop plant diseases are essential for agricultural production. Some of the most common diseases include root rot, powdery mildew, mosaic, leaf spot and fruit rot. Machine learning (ML) technology and convolutional neural networks (CNN) have proven to be very useful in this field. This work aims to identify and classify diseases in crop plants, from the data set obtained from Plant Village, with images of diseased plant leaves and their corresponding Tags, using CNN with transfer learning. For processing, the dataset composing of more than 87 thousand images, divided into 38 classes and 26 disease types, was used. Three CNN models (DenseNet-201, ResNet-50 and Inception-v3) were used to identify and classify the images. The results showed that the DenseNet-201 and Inception-v3 models achieved an accuracy of 98% in plant disease identif...
13
artículo
“The identification, classification and treatment of crop plant diseases are essential for agricultural production. Some of the most common diseases include root rot, powdery mildew, mosaic, leaf spot and fruit rot. Machine learning (ML) technology and convolutional neural networks (CNN) have proven to be very useful in this field. This work aims to identify and classify diseases in crop plants, from the data set obtained from Plant Village, with images of diseased plant leaves and their corresponding Tags, using CNN with transfer learning. For processing, the dataset composing of more than 87 thousand images, divided into 38 classes and 26 disease types, was used. Three CNN models (DenseNet-201, ResNet-50 and Inception-v3) were used to identify and classify the images. The results showed that the DenseNet-201 and Inception-v3 models achieved an accuracy of 98% in plant disease identif...
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artículo
Publicado 2022
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Abstract: Today, web content such as images, text, speeches, and videos are user-generated, and social networks have become increasingly popular as a means for people to share their ideas and opinions. One of the most popular social media for expressing their feelings towards events that occur is Twitter. The main objective of this study is to classify and analyze the content of the affiliates of the Pension and Funds Administration (AFP) published on Twitter. This study incorporates machine learning techniques for data mining, cleaning, tokenization, exploratory analysis, classification, and sentiment analysis. To apply the study and examine the data, Twitter was used with the hashtag #afp, followed by descriptive and exploratory analysis, including metrics of the tweets. Finally, a content analysis was carried out, including word frequency calculation, lemmatization, and classification...
15
artículo
Publicado 2022
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Today, web content such as images, text, speeches, and videos are user-generated, and social networks have become increasingly popular as a means for people to share their ideas and opinions. One of the most popular social media for expressing their feelings towards events that occur is Twitter. The main objective of this study is to classify and analyze the content of the affiliates of the Pension and Funds Administration (AFP) published on Twitter. This study incorporates machine learning techniques for data mining, cleaning, tokenization, exploratory analysis, classification, and sentiment analysis. To apply the study and examine the data, Twitter was used with the hashtag #afp, followed by descriptive and exploratory analysis, including metrics of the tweets. Finally, a content analysis was carried out, including word frequency calculation, lemmatization, and classification of words ...
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tesis de maestría
Publicado 2023
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La presente investigación se basa principalmente en la implementación de un modelo de Inteligencia de Negocios basado en minería de opinión sobre comentarios a publicaciones expresados por usuarios en redes sociales. El modelo será implementado en una empresa corredora de seguros en el Perú. Uno de los grandes desafíos que enfrentan las empresas en la nueva era de la información es tener la capacidad de transformar los datos en información y convertir la información en conocimiento para la toma de decisiones. Asimismo, En los últimos años las empresas enfrentan nuevos desafíos como son: la innovación, el incremento de uso de internet, las redes sociales, los teléfonos inteligentes, la conectividad y la ubicuidad de las personas. Para lograr el éxito en la innovación es fundamental una profunda compresión de los clientes. Existen tres motivaciones para que las personas e...
17
artículo
Publicado 2022
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Today, web content such as images, text, speeches, and videos are user-generated, and social networks have become increasingly popular as a means for people to share their ideas and opinions. One of the most popular social media for expressing their feelings towards events that occur is Twitter. The main objective of this study is to classify and analyze the content of the affiliates of the Pension and Funds Administration (AFP) published on Twitter. This study incorporates machine learning techniques for data mining, cleaning, tokenization, exploratory analysis, classification, and sentiment analysis. To apply the study and examine the data, Twitter was used with the hashtag #afp, followed by descriptive and exploratory analysis, including metrics of the tweets. Finally, a content analysis was carried out, including word frequency calculation, lemmatization, and classification of words ...
18
artículo
Publicado 2023
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Nowadays, several methodologies and algorithms are being developed to improve image recognition and increase efficiency in species identification. In this context, this paper introduces a comparative analysis of the efficiency between different datasets in the identification of dogs and cats in a convolutional neural network (CNN). In this study, a convolutional neural network architecture with 13 layers was evaluated using three different datasets. In the first set, the 'catsvsdogs' database from TensorFlow was used. In the second CNNN, the network was trained using a set of images that included only dog2 and cat2 species. Finally, in the third CNN the network was trained using a set of images that included only dog3 and cat3 species. The hypothesis put forward is that training a convolutional neural network with customized images of specific dogs and cats improves the accuracy in ident...
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artículo
The identification, classification and treatment of crop plant diseases are essential for agricultural production. Some of the most common diseases include root rot, powdery mildew, mosaic, leaf spot and fruit rot. Machine learning (ML) technology and convolutional neural networks (CNN) have proven to be very useful in this field. This work aims to identify and classify diseases in crop plants, from the data set obtained from Plant Village, with images of diseased plant leaves and their corresponding Tags, using CNN with transfer learning. For processing, the dataset composing of more than 87 thousand images, divided into 38 classes and 26 disease types, was used. Three CNN models (DenseNet-201, ResNet-50 and Inception-v3) were used to identify and classify the images. The results showed that the DenseNet-201 and Inception-v3 models achieved an accuracy of 98% in plant disease identifica...
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tesis de grado
Publicado 2021
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La presente investigación tiene como objetivo el análisis de un sistema fotovoltaico para mejorar su eficiencia en la generación de energía eléctrica, este estudio experimental se realizó en un prototipo de vivienda rural, ubicada en la Universidad Tecnológica del Perú – Arequipa, Perú. Para este análisis se utilizaron datos generados por el software SOLAR.WEB® que es parte del sistema solar fotovoltaico que está conectado a la vivienda, estos datos reflejan la energía producida y el consumo total de las cargas (tv, blu-ray, radio, refrigeradora, licuadora, calefactor, lavadora, ventilador, plancha), la cuales fueron programadas (encendido/apagado) con la utilización de temporizadores digitales en un periodo de prueba de 3 meses (marzo, abril y mayo del 2020). La energía obtenida durante estos 3 meses de prueba fue de 314.80 kW h, que económicamente corresponde al monto...
