Tecnología en Desarrollo de Software

Permanent URI for this collection

https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2039

El egresado de la tecnología de Desarrollo de Software de la Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería de Uniremington tiene las suficientes competencias cognitivas, comunicativas y tecnológicas que apuntan a su desempeño cualificado en la creación de proyectos que optimicen procesos de automatización, orientados a la generación de productos con altos niveles de calidad y eficiencia.

Browse

Browsing Tecnología en Desarrollo de Software by Subject "Algoritmos"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Publication
    Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de osteoporosis, utilizando estrategias de machine learning
    (Corporación Universitaria Remington, 2024) García Ramírez, Sebastián; Briñez de León, Juan Carlos
    La llegada de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) en el siglo XX abrió una nueva etapa, denominada "sociedad del conocimiento y la información", que ha tenido un impacto significativo en las prácticas educativas y sociales. La Inteligencia Artificial (IA), una rama de las TIC, que actualmente busca aplicaciones en sectores como la salud, emulando el razonamiento humano, el aprendizaje, la resolución de problemas y la percepción. El desarrollo de estrategias computacionales basadas en algoritmos de machine learning (ML) ha sido impulsado por la OMS y enfocándolo en La osteoporosis un trastorno esquelético de alto impacto socioeconómico. Estos algoritmos se entrenan con datos demográficos, de estilo de vida y de salud para identificar personas en riesgo rápidamente. El procesamiento de datos implica cargar conjuntos de datos en plataformas como Colab, eliminar filas y columnas innecesarias y duplicados, y normalizar datos categóricos. Variables como el género, los cambios hormonales, los antecedentes familiares, la actividad física y el consumo de sustancias se analizan. El modelo de toma de decisiones, que se basa en el aprendizaje supervisado, utiliza un algoritmo para clasificar a las personas en riesgo en función de patrones que se encuentran en los datos de entrenamiento. Esto implica recopilar y procesar datos de pacientes, elegir los algoritmos de clasificación apropiados y entrenar el modelo. Un conjunto de datos de prueba se utiliza para evaluar el modelo para comprender su rendimiento y factores de impacto. El objetivo de la implementación de esta estrategia computacional es mejorar el diagnóstico, la prevención y el tratamiento individualizado de la osteoporosis. Esta estrategia podría usarse en herramientas de diagnóstico, selección de tratamiento, modelos de riesgos y campañas de concientización.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Ingesoft, inventario rápido inclusivo y predictivo usando inteligencia artificial
    (Corporación Universitaria Remington, 2022) Ortiz Trujillo, Juan David; Lora, Gloria Amparo
    Esta investigación explora el uso de técnicas de inteligencia artificial (IA) en la logística de inventarios para mejorar la planificación de producción, reducir desperdicios y optimizar el flujo de materiales. La IA ayuda a prever la demanda de los usuarios, permitiendo un inventario predictivo que evita el exceso de mercancías y el despilfarro. Dado que prever la demanda con precisión es complicado debido a factores externos, la IA ofrece soluciones basadas en algoritmos para una planificación más efectiva. El estudio destaca el interés en cómo la IA facilita el desarrollo de productos y la detección anticipada de demandas del mercado. Además, se menciona un sistema de inventario rápido que incluye herramientas de accesibilidad para personas con discapacidades, y que estará disponible en múltiples plataformas, incluyendo Android, iOS, Windows, Linux, MacOS y la web.