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Análisis y toma de decisiones informadas a partir de datos de riesgo de obesidad, utilizando estrategias de Machine Learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorBecerra Gómez, Blanca Belén
dc.date.accessioned2025-01-20T20:59:37Z
dc.date.available2025-01-20T20:59:37Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractSegún la OMS la tasa de niveles de obesidad entre jóvenes y adultos se ha ido incrementando con el paso del tiempo. por esto, se ha dado la tarea de la implementación de un algoritmo de machine Lear Ning de aprendizaje supervisado enfocado en el ámbito de la salud de los usuarios, este algoritmo se centra en desarrollar métodos que agilicen los diagnósticos médicos en pacientes que lo requieran, sin la necesidad de presentarse en un centro médico. Este sistema cuenta con la facilidad de entender los valores que se le brinden, buscando así predecir si un usuario cuenta con obesidad según su peso, altura, y su manejo de hábitos diarios. Estos datos obtenidos por los individuos serán tomados en cuenta para identificar en que nivel de obesidad se encuentra. Este algoritmo implementado en este trabajo, cuenta con la información de 20758 datos de personas jóvenes, adultos- jóvenes y adultos con la finalidad de dar a conocer que la obesidad es una enfermedad crónica que se debe tener en cuenta y no dejarla pasar por desapercibido.
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Informática Educativaspa
dc.format.extent44 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5910
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programEspecialización en Informática Educativaspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectMachine Lear Ningspa
dc.subjectClasificación de datosspa
dc.subjectRiesgos de obesidadspa
dc.subjectPrediccionesspa
dc.subjectSaludspa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembObesidad
dc.subject.lembAnálisis de datos
dc.titleAnálisis y toma de decisiones informadas a partir de datos de riesgo de obesidad, utilizando estrategias de Machine Learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Especializaciónspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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