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dc.contributor.advisorSaboya Rios, Nemias
dc.contributor.authorAguirre Ascona, Yerry Dany
dc.date.accessioned2019-12-05T22:17:03Z
dc.date.available2019-12-05T22:17:03Z
dc.date.issued2019-12-02
dc.identifier.urihttp://repositorio.upeu.edu.pe/handle/UPEU/2511
dc.description.abstractLa inteligencia artificial (IA) y sus beneficios en el campo de la medicina han generado gran revolución. Es por este motivo que se quiere identificar los métodos de aprendizaje supervisado (una sub-área de la inteligencia artificial) y los factores empleados para la predicción de la diabetes que han sido más significativos en cuanto a técnica (de los cuales resaltan árbol de decisión y sus derivados) y resultados. Para la identificación de estos métodos se realizó una revisión sistemática de la literatura. De todos los artículos encontrados se extrajo los métodos de maching learning para considerarlos como antecedentes. Existen diversos métodos de aprendizaje supervisado que pueden predecir la diabetes en los que algunos son híbridos y otros puros, uno mejores que otros según sea el caso de estudio. Finalmente, después de una revisión de los artículos seleccionados se destaca la etapa del pre-procesamiento en el desarrollo de estos modelos para alcanzar una mayor puntuación en la precisión.en_ES
dc.description.uriTrabajo de investigaciónen_ES
dc.formatapplication/pdfen_ES
dc.language.isospaen_ES
dc.publisherUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_ES
dc.rightsAttribution 3.0 Spain*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.sourceUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.sourceRepositorio Institucional - UPEUen_ES
dc.subjectInteligencia artificialen_ES
dc.subjectAprendizaje supervisadoen_ES
dc.subjectPredicción de diabetesen_ES
dc.titleMétodos de aprendizaje supervisado para la predicción de diabetes: una revisión sistemática de la literaturaen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemasen_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaen_ES
thesis.degree.levelBachilleren_ES
thesis.degree.nameBachiller en Ingeniería de Sistemasen_ES
dc.subject.ocdeOtras ingenierías y tecnologíasen_ES
dc.description.sedeLIMAen_ES
dc.description.escuelaEscuela Profesional de Ingeniería de Sistemasen_ES
dc.description.lineadeinvestigacionTecnología de información e innovación tecnológicaen_ES


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