Algoritmo computacional para el análisis y toma dedecisiones en datos de predicción de defunciones por Covid-19, utilizando estrategias de machine learning

Padilla Vargas, Devis Kenneth

Publication:
Algoritmo computacional para el análisis y toma dedecisiones en datos de predicción de defunciones por Covid-19, utilizando estrategias de machine learning

dc.contributor.advisor	Briñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.author	Padilla Vargas, Devis Kenneth
dc.date.accessioned	2024-04-16T14:11:54Z
dc.date.available	2024-04-16T14:11:54Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	En este proyecto de Machine Learning en tiempo de datos, es muy necesario saber que Datasets requiere para el ejercicio, de tal manera fueron los datos de contagios en México específicamente las defunciones de los pacientes allegados a varias zonas del país, de acuerdo con lo anterior, se logró percibir o anexar ciertas dificultades que se tuvieron en ese tiempo. Se manifestaron pacientes de diferente índole niños, mujeres en embarazo, adultos de la tercera edad, incluso personas que superaban los 100 años. Es apropiado que con el análisis de datos que se realizó se pueda identificar a corto plazo el COVID 19, aunque ya allá pasado su pandemia, aun se presentan otras versiones al COVID, de acuerdo con el análisis de posibles contagios los pacientes no sufrían padecimiento acerca de esta enfermedad, mientras que otros sí, por otra enfermedad contribuyente, incurre a que el paciente empeore y no tenga las mismas ganas de seguir que un paciente bien o en excelentes condiciones de vida. Con los datos adquirido se logra manifestar que ya muchos pacientes ya habían fallecido, por eso era necesario su análisis completo, desde el cargue de los datos, hasta el registro final que eran los datos que quedaban, además con ayudan de los clasificadores se tuvo mayor precisión al análisis de los resultados, esta es una competencia que ayuda a comprender los estados de las enfermedades, en vista previa se anexaron los datos a Colaboratory de Google, donde se hizo todo el proceso de cargue, eliminación, conteo y resultados.
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Ingeniero(a) de Sistemas	spa
dc.format.extent	37 p.
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.uri	https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2666
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Corporación Universitaria Remington	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingenierías	spa
dc.publisher.place	Medellín (Antioquia, Colombia)	spa
dc.publisher.program	Ingeniería de Sistemas	spa
dc.rights	Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)	spa
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	spa
dc.subject	Defunción por Covid-19	spa
dc.subject	Datasets	spa
dc.subject	Análisis de datos	spa
dc.subject	Machine learning	spa
dc.subject	Clasificación	spa
dc.subject	Regresión	spa
dc.subject	Clustering	spa
dc.subject	Cardiovascular	spa
dc.subject	Obesidad	spa
dc.subject	Renal crónica	spa
dc.subject	Tabaquismo	spa
dc.subject	Resultado	spa
dc.subject.lemb	Toma de decisiones
dc.subject.lemb	Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lemb	Enfermedades respiratorias
dc.title	Algoritmo computacional para el análisis y toma dedecisiones en datos de predicción de defunciones por Covid-19, utilizando estrategias de machine learning	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	spa
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85	spa
dc.type.content	Text	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TP	spa
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	spa
dspace.entity.type	Publication	spa