Ingeniería de Sistemas
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Ítem Análisis de sentimientos en Twitter con stacking ensemble para el índice de aprobación política de la presidencia del estado peruano(Universidad Peruana Unión, 2024-11-06) García Cercado, Deivis Ronald; Villarroel López, Juan Manuel; Barzola Torres, William Salvadory; Soria Quijaite, Juan JesúsLa creciente complejidad de los problemas políticos de un país destaca la importancia de comprender la percepción pública, para buscar alternativas y estrategias que permitan mejorar el bienestar de la población. Este estudio empleó el método stacking ensemble como una alternativa para mejorar la precisión en las métricas de clasificación y evaluar el índice de aprobación política del estado peruano mediante el análisis de sentimientos en Twitter. Con un enfoque metodológico riguroso que abarcó desde la recolección de datos hasta su presentación, el estudio logró una clasificación eficiente utilizando una muestra de 8724 tuits recolectados de ciudadanos peruanos del año 2023. Se generaron gráficos dinámicos que ilustran las puntuaciones de clasificación de sentimientos, lo que facilita una interpretación intuitiva. La investigación tuvo como objetivo mejorar las métricas de precisión, recall, exactitud y F1-score en la clasificación del análisis de sentimientos. Los resultados de los modelos individuales mostraron que Support Vector Machine alcanzo un (accuracy=75%, MSE = 0.306). Sin embargo, el método stacking ensemble logró una accuracy del 77% y un MSE de 0.2846, lo cual es más óptimo en comparación con los métodos individuales.Ítem Redes neuronales convolucionales para la identificación de placas vehiculares(Universidad Peruana Unión, 2024-11-22) Ruiz Herrera, José Antonio; Zumaeta Diaz, Erick Daniel; Cristian García-EstrellaEl uso de redes neuronales convolucionales para la identificación de placas vehiculares ha demostrado ser una solución frente a los crecientes niveles de inseguridad ciudadana. Los modelos YOLOv5, YOLOv8 y Detectron2 fueron evaluados para determinar su eficacia en la detección y reconocimiento de placas. Los resultados indicaron que YOLOv8 sobresale por su precisión y rapidez, seguido de cerca por YOLOv5, mientras que Detectron2, aunque más lento, mostró alta precisión y fiabilidad. Para el desarrollo de esta investigación, se utilizó la herramienta Colab para gestionar las redes neuronales y un dataset de 700 imágenes de vehículos, que fueron etiquetadas usando Roboflow. Los resultados mostraron una disminución significativa en las pérdidas de entrenamiento y validación, indicando una mejora continua en la capacidad de los modelos para identificar y localizar objetos con precisión. La implementación de estas tecnologías permitió una identificación eficiente de las placas vehiculares, facilitando la labor de las autoridades en la gestión de incidentes delictivos y accidentes. Los modelos propuestos ofrecen una base sólida para futuras mejoras. Se concluye que los modelos de redes neuronales convolucionales como YOLOv5, YOLOv8 y Detectron2 representan una herramienta eficaz para la identificación de placas vehiculares en entornos locales.Ítem Impacto de la implantación de una Data Warehouse en la satisfacción de la gestión de la morosidad del CIP-CDSMT(2024-10-10) Romero Chuquital, Alexander; Melendres Velasco, John Jeanfranco; Valles Coral, Miguel AngelEn los últimos años, tomar decisiones basada en información ha sido fundamental, para adquirir conocimiento sobre temas que involucran al crecimiento organizacional, sin embargo, el mal uso de datos genera deficiencia sobre las acciones que como institución se debería realizar, esto conlleva a problemáticas sobre la gestión de la empresa. El objetivo de la investigación fue determinar el impacto de la implantación de una data Warehouse en la satisfacción de la gestión de la morosidad del Colegio de Ingenieros del Perú – Consejo Departamental San Martin (CIP-CDSMT). Para ello se realizó una investigación experimental, teniendo como muestra a la junta directiva del CIP-CDSMT, se aplico un cuestionario para poder medir el impacto de la propuesta de solución, además empleamos la metodología Kimball como guía en la construcción del DwH para organizar y estructurar la data necesaria para la construcción de la propuesta. El 92% de los encuestados reconoció las mejoras sobre la toma de decisiones, lo que marca una gran diferencia entre el pre y pos-test. En conclusión, la implantación del DwH permitió manejar los datos de forma ordenada, estructurándola y transformándola, conllevando a la aplicación de filtros que haga posible el análisis de la información, que sirvió como apoyo en la toma de decisiones estratégicas, siendo reflejada en el aumento del nivel de satisfacción, generando beneficios tangibles.Ítem Influencia de un chatbot basado en agente conversacional en la adaptabilidad de estudiantes de primer año de una universidad privada peruana(2024-10-02) Arapa Mejia, Yahaira Zileri Odalis; Dobson Navarro, Christopher Andrew; Casildo Bedón, Nancy EstherObjetivo: Este estudio tiene como objetivo evaluar la influencia del uso de un agente conversacional basado en chatbot, denominado ODAbot, en la adaptabilidad de los estudiantes de primer ciclo en una universidad privada de Perú. Métodos: El diseño de este estudio fue preexperimental de enfoque cuantitativo, la muestra estuvo conformada por 53 estudiantes universitarios que participaron en la investigación durante marzo y abril de 2024. Los participantes completaron cuestionarios pre-test y post-test para evaluar su adaptabilidad a la vida universitaria antes y después de interactuar con ODAbot. Además, se utilizó un cuestionario de experiencia de usuario para medir la satisfacción con la interacción con el chatbot. Los datos fueron analizados utilizando la prueba de Wilcoxon para determinar la significancia estadística de los resultados. Resultados: Los resultados mostraron que el uso de ODAbot tuvo un impacto significativo en la adaptabilidad de los estudiantes, especialmente en la dimensión social (p=0.000), mientras que no se encontraron diferencias significativas en la dimensión institucional (p=0.124). La experiencia de usuario fue positiva, con los estudiantes reportando facilidad de navegación y comprensión de las respuestas proporcionadas por el chatbot. Conclusión: Se registró una mejora notable en la dimensión social, promoviendo la integración entre compañeros, así como en la dimensión académica, donde los estudiantes manifestaron una mayor satisfacción con la información proporcionada. Sin embargo, en la dimensión institucional no se observaron diferencias significativas. En general, la implementación de chatbots es una oportunidad prometedora para mejorar la adaptabilidad de los estudiantes universitarios y asegurar una experiencia educativa de calidad.Ítem Modelos de Machine Learning para la predicción del salario en docentes peruanos de educación básica regular(Universidad Peruana Unión, 2024-06-05) Tinoco Ramos, José Luis; Yupanqui Arellano, Jhoset Yamiel; Soria Quijaite, Juan JesúsLa investigación proporciona un análisis profundo de la predicción del salario docente peruano, utilizando datos de la UGEL Ventanilla en Lima Perú y aplicando varios algoritmos predictivos de aprendizaje automático. A pesar del desafiante contexto de la variabilidad salarial en las organizaciones educativas, el estudio logró un alto grado de precisión, con el modelo de regularización Elastic Net a la cabeza. La investigación recopiló 108 317 registros docentes nombrados en cinco años correspondientes de 2018 - 2023, tomando el 80% (86 654) para el entrenamiento y el 20% (21 663) para el testeo de los modelos en estudio, con el objetivo de identificar la precisión de los algoritmos predictivos de machine learning Regresión lineal, Lasso, Ridge y Elastic Net a partir del análisis del salario docente. La investigación analizó la edad, el nivel educativo, el tiempo de servicio, la escala docente y las horas laborales como regresoras y el salario docente como predictor en un entorno normalizado por la exigencia de los supuestos inferenciales que fueron significativas estadísticamente, encontrando un salario promedio de 2771.80 soles peruanos y un modelo de regresión lineal múltiple significativo con pvalue menor a 2.2e-16, un RMSE=895.3793, MAE=619.7701, regresión Ridge con un RMSE=896.5645, MAE=622.6167, regresión Lasso con un RMSE=895.3673, MAE=619.8510, regresión Elastic Net, con un RMSE=895.3870 y MAE=619.8605. Los resultados indican que el algoritmo predictivo óptimo fue el modelo Elastic Net con 𝛼 = 0.5555556 y 𝜆13 = 0.20 con coeficientes 𝛽0 = −3092.582975; 𝛽1 = −4.824496; 𝛽2 = 22.972778; 𝛽3 = 17.623234; 𝛽4 = −88.511756; 𝛽5 = 191.104877 y un RMSE de 895.3870 aplicado en un entorno del salario docente.Ítem Transformación educativa: Optimizando la formación docente con el modelo ideal en UGEL Surcubamba(Universidad Peruana Unión, 2024-07-16) Chimaico Huaman, Melixsandra; Valladares Castillo, Sergio OmarCon la ayuda del modelo IDEAL, este artículo busca demostrar la influencia en el proceso de capacitación docente en la UGEL Surcubamba. La propuesta tiene el objetivo de reducir el tiempo en la aceptación del plan de capacitación con el fin de cumplir el cronograma establecido en el Plan Anual y ejecutar las capacitaciones para el desarrollo profesional de los directores y docentes que pertenecen a la jurisdicción de la UGEL. Para ello se aplicará la metodología establecida por MODELO IDEAL, la cual está compuesta por 5 fases: Fase I Iniciar, fase II Diagnosticar, Fase III Establecer, Fase IV Actuar y Fase V Aprender. Al finalizar la investigación y evaluando los objetivos planteados se concluye que el proceso de capacitación docente basado en el modelo IDEAL influye significativamente un 45% en la mejora, También se realizó una adecuada diagramación del mapa de proceso fácil de entender.Ítem Software SysAid para la gestión de incidencias postpandemia COVID 19, en una empresa eléctrica de una ciudad costera latinoamericana(Universidad Peruana Unión, 2024-07-25) Alcántara Castro, Luis David; Asin Gomez, Fernando ManuelEl presente estudio se realizó con el objetivo de mejorar el registro de incidencias postpandemia COVID 19, en una empresa de energía eléctrica de una ciudad costera latinoamericana, mediante la implementación del software SysAid basado en ITIL V4, para esto se siguió un enfoque cuantitativo de tipo básico y exploratorio. El diseño fue pre experimental. La población de este estudio quedó compuesta por 1000 usuarios los cuales hicieron uso del SysAid, de lo cual fueron elegidas tomando en cuenta el muestro censal. Los instrumentos utilizados fueron los cuestionarios, revisados con criterios de calidad con confiabilidad y validez. Los resultados determinaron que la implementación del software SysAid basado en ITIL V4 mejora significativamente en 24.7% la gestión de incidencias postpandemia COVID 19, en una empresa de energía eléctrica de una ciudad costera latinoamericana. La implementación del software SysAid basado en ITIL V4 optimiza significativamente en 22.6% el tiempo horas-hombre destinada a la gestión de incidencias postpandemia COVID 19.Ítem Rediseño y automatización de procesos aplicando BPM y su influencia en la calidad del trámite documentario de una Municipalidad Étnica (ME)(2024-06-19) Huaman Camizan, Lisset Mirella; Melendrez Huaman, Jhon Erikson; Levano Rodriguez, DannyLos cambios en el mundo han afectado la naturaleza del Estado en su estructura organizacional; Las municipalidades étnicas, en calidad de entidades públicas, mantienen una dependencia directa del gobierno central, sirviendo como mediadoras en la extensión de los servicios gubernamentales a los ciudadanos. En la gestión de trámites documentarios se presentan deficiencias, algunas relacionadas con: la falta de comprensión y la desorganización en la gestión documental que plantean un obstáculo significativo para la pronta identificación del estado actual de un documento específico, por lo cual el presente artículo de investigación tuvo como objetivo principal, determinar la influencia en la calidad del trámite documentario de una municipalidad étnica aplicando el rediseño y automatización de procesos mediante Business Process Management (BPM). El diseño de investigación adoptado fue preexperimental. Para la ejecución del estudio, se emplearon encuestas, las cuales fueron posteriormente tabuladas tanto en Excel como en el programa SPSS. Los resultados obtenidos revelaron un alto grado de significancia positiva en el posttest, evidenciando una mejora tras la implementación de BPM en los servicios de trámite documentario, mediante su rediseño y automatización. En conclusión, la implementación de BPM en los servicios de trámite documentario ha demostrado una mejora significativa en el postest. Esto indica que el rediseño y la automatización del proceso mediante BPM han tenido un impacto positivo y medible, lo que respalda la eficacia de adoptar prácticas de BPM para optimizar la gestión de procesos y mejorar la entrega de servicios en la organización.Ítem SisCoPe: Sistema de monitoreo para el proceso de evaluación del perfil de egreso de una escuela profesional universitaria(Universidad Peruana Unión, 2024-04-25) Casildo Chanducas, Yaritza Raquel; Mejia Guerra, Owen Miguelich; Reyna Barreto, Benjamin DavidEste estudio se centra en la creación y validación de un software destinado a supervisar y evaluar el desempeño de los estudiantes universitarios en contraste a sus perfiles de egreso. Ante la necesidad de mejorar el seguimiento de las habilidades y competencias adquiridas por los estudiantes, se llevó a cabo una investigación aplicada con un enfoque pre-experimental. El método implicó la recopilación de datos mediante encuestas y entrevistas con expertos educativos, seguido de la implementación de una plataforma digital utilizando tecnologías adecuadas para el ámbito académico como Angular, PHP y Laravel. Los resultados indican que la herramienta es efectiva para monitorear y evaluar el desempeño de los estudiantes en contraste con sus perfiles de egreso. Se notó una mejora significativa en la capacidad de los docentes para detectar áreas de mejora y tomar decisiones fundamentadas en datos. La plataforma permite un análisis exhaustivo del desarrollo de competencias y facilita la implementación de mejoras en los planes de estudio. En resumen, la herramienta desarrollada ofrece una valiosa contribución para el seguimiento de perfiles de egreso en universidades. Este sistema podría desempeñar un papel crucial en la mejora continua de la calidad educativa y en la optimización de los resultados de los estudiantes.Ítem Integración de VoIP y comunicaciones móviles para la optimización de la gestión de llamadas(Universidad Peruana Unión, 2024-06-05) Chunga Oqueña, Marco Bernabe; Herrera Blancas, Valentín Victor; Asin Gomez, Fernando ManuelLas comunicaciones telefónicas en organizaciones son de vital importancia, porque garantiza una comunicación rápida y eficaz, dada esta necesidad, es necesario contar con una herramienta eficiente. El presente estudio tiene como objetivos mejorar la calidad de llamada, disminuir el tiempo de espera de atención y reducir los costos que demanda su funcionamiento. Para esto se desarrolló una investigación preexperimental con sustento en una simulación virtual previa; Asterisk se integró a un sistema global para comunicaciones móviles, donde se configuró las troncales de entrada y salida, el proyecto implica el uso de varios softphones y su configuración. Obteniendo resultados significativamente mejoradas; disminuyendo el tiempo de espera para ser atendido, minimizando la interferencia durante el desarrollo de la llamada y reduciendo los costos de llamada, esto permitió implementar la solución sin gastos fuera de lo presupuestado y en menor tiempo, alcanzando los objetivos de este documento.Ítem Predicción salarial con Machine Learning en docentes contratados de la Región del Cusco - Perú(Universidad Peruana Unión, 2024-04-19) Canahuire Hilari, Segundo; Larico Carbajal, Joel Eduardo; Pineda Ancco, Ferdinand EdgardoEste artículo presenta un análisis de modelos de aprendizaje automático (ML) para predecir los salarios de 11,392 docentes contrata- dos designados en la Ugel de la región Cusco-Perú´, utilizando datos recientes del sistema único de planillas. El punto focal del estudio son los docentes contratados, excluyendo deliberadamente del análisis los salarios de los docentes nombrados. Un resultado significativo de esta investigación es la identificación de un nuevo modelo de ML capaz de predecir los salarios de los docentes con considerable precisión, basado en variables regresoras estrechamente relacionadas con el salario. Este hallazgo es digno de mención porque llena un vacío en las aplicaciones de ML existentes para la predicción salarial, lo que indica una dirección prometedora para futuras investigaciones en esta área. La metodología empleada para analizar los datos salariales, si bien es exhaustiva, no tiene en cuenta las diferencias de género, que pueden afectar la variación salarial durante el periodo de tres años considerado. Este descuido sugiere que las investigaciones futuras deberían incluir una gama más amplia de variables, incluido el género, para mejorar la precisión y aplicabilidad de las predicciones salariales tanto para los docentes nombrados como para los contratados. Un enfoque de este tipo podría proporcionar información más matizada sobre los factores que influyen en los salarios de los docentes y ayudar a desarrollar modelos salariales más equitativos y eficaces. Una de las contribuciones clave del artículo es el examen detallado de los factores que influyen en los salarios de los docentes designados, incluida la edad, el cargo, el nivel educativo, el código modular, las horas semanales, el periodo y otras variables Dummy. El uso de modelos Decision Tree Regressor(DTR), Gradient Boosting Regressor(GBR), Random Forest Regressor(RFR), Red Neuronal Regresor(RNR) y Support Vector Regressor(SVR) arrojo métricas precisas para elegir el mejor modelo para la predicción salarial. Esta investigación no solo avanza nuestra comprensión de los determinantes de los salarios docentes en la región de Cusco-Perú, sino que también ofrece un marco valioso para estudios similares en otros contextos.Ítem Sistema de información web y su influencia en el monitoreo de ingreso de terceros a campus universitarios(Universidad Peruana Unión, 2024-05-27) Flores Flores, Yasser Miller; Sanchez Huaycama, Marita Alondra; Cruz Rodriguez, Joseph IbrahimEsta investigación posee como objetivo determinar la relación de influencia entre el proceso de registro de visita de terceros y la implementación de un sistema de información web de monitoreo de visitas de terceros a un campus universitarios, teniendo una participación a 18 operadores de control de garita, con la aplicación de una encuesta dividido en 2 dimensiones, Eficiencia y monitoreo; y sobre el sistemas de información implementado, esto, con opciones de respuesta en valoración de escala de Likert del 1 a 5, en la que los resultados se puedan inferir con un margen de error de 5% y un nivel de confianza de 95%. El proceso de desarrollo del sistema de información implica el uso de RUP como marco metodológico, teniendo la definición de los requerimientos y las herramientas de desarrollo por parte del equipo, pudiendo concluir que el sistema de información implementado permite mejorar los procesos involucrados, puesto que se encontró una diferencia significaba entre el pre y el post test.Ítem Diseño de una solución de inteligencia de negocios como herramienta de apoyo a la toma de decisiones en el área de ventas de la agencia de turismo URPI SUMAC TOURS S.R.L.(Universidad Peruana Unión, 2022-08-12) Castillo Chura, Pablo Yobani; Valle Yanavilca, John Alexander; Valladares Castillo, Sergio OmarLa investigación presenta el desarrollo de un Datamart (DM) con el objetivo de optimizar la generación de reportes del proceso de ventas mediante gráficos, los cuales son integrados en dashboards que permiten analizar los indicadores definidos por la agencia de turismo URPI SUMAC Tours S.R.L, Perú. Se aplicó una metodología adaptada con diversas técnicas y enfoques basados en la metodología Ralph Kimball. El cual desarrolló un DM, favoreciendo la construcción de un cubo OLAP para la organización en estudio, a fin de construir los gráficos acordes a los indicadores y estos puedan ser analizados por la gerencia de ventas y el área administrativa. Como resultado se obtuvieron dashboards dinámicos, con lo cual se optimizaron los mecanismos para la toma de decisiones en el área de ventas, teniendo una visión más amplia y fiable del impacto del turismo y así plasmar objetivos de mejora basado en los resultados de los indicadores. Se mejoró un 85% del tiempo de entrega de reportes en el área de ventas y un 90% de satisfacción de la gerencia de ventas. En los reportes se encontró que las ventas por las cuatro sucursales tenían una variabilidad no mayor al 1% entre ellas.Ítem Clasificación de la frescura del pescado utilizando una red neuronal convolucional(Universidad Peruana Unión, 2023-12-04) Mamani Flores, Edwin Wilson; Pedraza Huisa, Royer; Pineda Ancco, Ferdinand EdgardoEn el trabajo se analizó la frescura de la trucha (Oncorhynchus mykiss), siendo este aspecto muy importante para determinar su calidad. El objetivo, es proponer un modelo computacional basado en una CNN para clasificar la frescura de la trucha en función a los cambios de color de sus ojos y branquias, Para ello se creó un dataset de imágenes con las truchas adquiridas. Para obtener los resultados se realizaron 3 experimentos, el primero; con 2 clases (días 1 y 9), el segundo con 3 clases (días 1, 5 y 9) y el tercero con 5 clases (días 1, 3, 5, 7 y 9), todos los experimentos se ejecutaron en Google colab. Los resultados se validaron con una matriz de confusión curva ROC. Los mejores resultados dieron el modelo ResNeXt5032x4d, con 2 clases obtuvo un accuracy de 0.9833, con 3 clases un accuracy de 0.9222 y con 5 clases un accuracy de 0.8800.Ítem Aplicación Web Para el Control de Llegada de Camiones y la Evaluación de Usabilidad del Software basado en ISO/IEC 25010(Universidad Peruana Unión, 2023-12-27) Ramirez Yugra, Merling Josue; Cañazaca Quispe, Yobel Tayson; Huamanttupa Mar, Willian; Gutierrez Quispe, EderLa adopción de sistemas web ha trascendido rápidamente estos años en todo el mundo. Sin embargo, todavía existe una brecha en las organizaciones que gestionan sus unidades de transporte mediante cuadernos y hojas de trabajo. En este sentido, el objetivo de esta investigación se ha centrado en el desarrollo e implementación de una Aplicación Web en tiempo real para el control de llegada de Unidades vehiculares T1, T2 y DA con una arquitectura de desarrollo enfocada en MEAN Stack utilizando la metodología ágil Scrum. La evaluación de usabilidad del software se basó en la norma ISO/IEC 25010 y ha tenido en cuenta la reconocibilidad de la adecuación, la aprendizabilidad, la operabilidad, la protección contra errores de usuario, la estética de la interfaz de usuario y la accesibilidad. Se utilizó un cuestionario compuesto por 24 preguntas, el cual se administró a un total de 64 usuarios. Para validar la confiabilidad de la encuesta, se ha realizado un análisis utilizando la medida estadística alfa de Cronbach, obteniendo un nivel de confianza de 0.778. Los resultados obtenidos reflejan un alto grado de satisfacción, con un 76.66% de los usuarios indicando que encuentran la aplicación web amigable y fácil de usar. En consecuencia, se concluye que la aplicación web ha contribuido de manera significativa a la mejora de los procesos y la eficiencia en la gestión de la empresa.Ítem Modelo de Deep Learning para reconocimiento de Diplocarpon Rosae en rosas Mister Lincoln en zonas altoandinas(Universidad Peruana Unión, 2023-12-04) Sáenz Shupingahua, Daniel Andrés; Quillimamani Soncco, Guido Cristhian; Cahuana Diaz, Maycol; Sullon Macalupu, Abel AngelEl trabajo tuvo como objetivo detectar la presencia del hongo Diplocarpon Rosae en rosas en la región de Puno, Perú, utilizando redes neuronales convolucionales. La metodología involucró la recolección y preparación de datos, la construcción y entrenamiento del modelo, y la evaluación de este. Se utilizó un método estructurado basada en la investigación de Marroquin, U. y se recolectó datos utilizando cámaras profesionales y móviles. Los datos fueron preparados para la clasificación, detección y segmentación usando diversas herramientas. El estudio contribuye al reconocimiento de la plaga Diplocarpon Rosae en la región sur del Perú y aporta a la investigación futura. El artículo describe el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial para la identificación de plagas en cultivos de rosas en la región de Puno. Los datos se dividieron en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, y se construyeron modelos para la clasificación, detección y segmentación. Los resultados mostraron una alta precisión para los modelos de clasificación con 0.99 y detección con 0.85, pero se encontraron algunas complicaciones en el modelo de segmentación con 0.635. Se logró el objetivo de crear un modelo de IA para la clasificación, detección y segmentación de la plaga en cultivos de rosas.Ítem Modelo de aprendizaje profundo utilizando Transfer Learning para la clasificación del uso de mascarillas faciales en imágenes de baja resolución(Universidad Peruana Unión, 2023-12-04) Coazaca Bustamante, Hebert Yamil; Ali Vilca, Pandely Sabina; Pineda Ancco, Ferdinand EdgardoLa rápida propagación del virus SARS-Cov-2 alrededor del mundo provocó que muchos países impongan reglas obligatorias para evitar los contagios y reducir el impacto del virus en la población. Una de las medidas más importantes fue el uso obligatorio de mascarillas en lugares públicos, sin embargo, esta medida no fue acatada por todas las personas. Entonces aparecieron varias investigaciones de visión por computadora para detectar el uso de mascarillas en rostros de personas, aunque ninguno utilizó imágenes en baja resolución. Generalmente, las grabaciones en escenas exteriores se encuentran en baja resolución, por lo que este trabajo propone un modelo de aprendizaje profundo para la clasificación del uso de mascarillas en imágenes de baja resolución utilizando técnicas de transfer learning. Se recolectaron imágenes de rostros para crear el conjunto de datos "Low-Res Faces in Perú" y se realizaron cuatro experimentos donde se entrenaron distintas arquitecturas incluyendo modelos diseñados por los autores. El modelo del tercer experimento alcanzó el resultado más alto de accuracy con 99,10%, superando a las arquitecturas que tenían una mayor profundidad de capas convolucionales.Ítem Reconocimiento e identificación de patrones chartistas para la toma de decisiones de compra y venta en el mercado de Forex(Universidad Peruana Unión, 2023-12-27) Cercado Vasquez, Junior; Requejo Santa Cruz, David Melvin; Garcia Estrella, Cristian WérnerEl propósito fue mejorar el análisis técnico para la toma de decisiones de compra o venta para inversores principiantes en forex a través de un sistema de reconocimiento e identificación de patrones chartistas. Definido el conjunto de datos con diferentes patrones chartistas, se realizó la configuración necesaria para el entrenamiento o procesamiento de los datos con red neuronal en este caso la convolutional neural network (CNN). Los resultados fueron que los valores de Accuracy obtenidos del entrenamiento (Train) y validación (Val), donde observamos que la media de 150 épocas el accuracy del Train es de 0,7846% y del Val es igual a 0,7983%, dando un mejor porcentaje de asertividad. El modelo con los datos de Test se obtuvo una media del accuracy con una exactitud del 88.4% en el reconocimiento e identificación de patrones chartistas para la toma de decisiones de compra y venta en el mercado de Forex.Ítem Modelo de Gestión de Proyectos de TI bajo los enfoques de BPM y PMBOK para una Empresa Naviera de Chile(Universidad Peruana Unión, 2020-09-24) Cotrina Huamán, Josué Joél; Mamani Pari, DavidLa presente investigación se sitúa en una empresa Naviera, ciudad de Santiago de Chile, el cual brinda servicios de agenciamiento marítimo a buques que recalan en puertos chilenos. Esta empresa chilena, tiene como objetivo posicionarse en el año 2022, de los demás países de américa latina, con una operación sustentable en puertos, logística y negocios marinos, bajo los pilares estratégicos, crecimiento centrado en el cliente, excelencia en procesos, rentabilidad y mejora continua. Por tanto, en la investigación se recolectan los datos de cada uno de los proyectos del área de TI, con el fin de realizar una evaluación de madurez, siguiendo los lineamientos del estándar OPM3 de PMI, el cual nos brindará una línea base de cómo se vienen gestionando los proyectos. El siguiente paso, será generar un modelo de gestión de proyectos propio de la organización, utilizando la metodología BPM (Business Process Model), y aplicando el software de modelamiento BIZAGI, el cual contiene una serie de métodos definidos, según la complejidad de los proyectos, además, se incentivará al personal a seguir esta metodología mediante una serie de capacitaciones internas, previo a la ejecución del mismo. Por último, se realiza y presentan los resultados del estudio final, de la madurez alcanzada por cada grupo de proceso, área de conocimiento y los 47 procesos según las buenas prácticas del PMI.Ítem Método de optimización del proceso de atención de incidencias para empresas outsourcing de telefonía(Universidad Peruana Unión, 2023-09-06) Neyra Cruz, José Angel; Haro Enriquez, Jaime Leonardo; Asin Gomez, Fernando ManuelEl objetivo del estudio es proponer un método para mejorar la gestión de incidencias en empresas outsourcing. El método propuesto consiste en 3 fases: análisis preliminar que consiste en identificar problema, medir indicadores y proponer solución, mejorar en donde se realizó la planificación, el diseño, la codificación y las pruebas y por último se realizó la comparación que abarca la medición, el análisis y la comparación pre y post, en la cual se obtuvo los siguientes resultados: se logró reducir el tiempo de atención en un 88.6% y de espera en un 100%. Por lo cual, se concluye que el método propuesto mejora la atención de incidentes y se puede aplicar a otras empresas dedicadas al mismo rubro.