1,720,998 research outputs found
Desarrollo de un sistema de multiplataforma basado en IONIC para el control de asistencia del personal para Empresas de Multiservicios
Get PDFEl propósito de la siguiente investigación consistió en desarrollar un sistema
multiplataforma basado en Ionic para el control de asistencia del personal para
empresas de multiservicios. Se empleó la metodología RUP para su desarrollo,
además se utilizó Ionic como arquitectura.
Por otro lado, se consideró 4 indicadores: tiempo de espera de ingreso, tiempo de
espera de salida, porcentaje de ausentismo, porcentaje de tardanzas, fueron
evaluados en dos diferentes momentos, el primer resultado fue antes de la
ejecución del sistema multiplataforma y el segundo resultado fue después de un
tiempo, luego se realizó durante 5 días, a través de los instrumentos (cuestionario
de percepción y ficha de registro) elaborados por la investigadora y fueron validados
por los expertos.
Los resultados reflejaron que existe una diferencia significativa de un 149.08
segundos respecto al indicador tiempo de espera de ingreso en su evaluación del
antes y el después. El estudio concluyó en que el sistema multiplataforma basado
en Ionic influyó de forma favorable en el control de asistencia del personal para
empresas de multiservicios, incluso logró mejorar notablemente
Modelo predictivo basado en Machine Learning para el pronóstico de deserción a la vacunación contra el virus del papiloma humano (VPH)
No full textEn la actualidad, una de las enfermedades que está causando gran cantidad de muertes en Perú, es el cáncer de cuello uterino ocasionado por el virus del papiloma humano (VPH), sin embargo, gracias a la aplicación de la vacuna contra esta enfermedad se puede prevenir y proteger por ciertas cepas del VPH. El estudio consistió en la elaboración de un modelo predictivo utilizando Machine Learning para el pronóstico de deserción en la vacunación contra el VPH en niñas del grupo etario de 9 a 13 años de edad. Los datos que se utilizaron proceden del “Sistema de vacunación contra el VPH” del Ministerio de Salud del Perú (Minsa). La metodología consistió en desarrollar cuatro modelos de aprendizaje supervisado: Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier, Extra Trees Classifier y Extreme Gradient Boosting con la intención de comparar los resultados y elegir al modelo que presente mejor desempeño para su respectiva calibración y poder ser utilizado a través de una interfaz gráfica. Los resultados demostraron que el mejor modelo de aprendizaje fue Random Forest Classifier, con un Accuracy Score 63.6140%, AUC de 63.6183%, precisión de 64%, Recall de 63% y F1-score de 63%; esto indica que el modelo clasifica el 64% de los casos como niñas que desertan a la vacunación contra el VPH.LIMAEscuela de PosgradoInteligencia artificia
Optimización Bayesiana de modelos de machine learning para mejorar la predicción de clientes e-learningV
No full textLa puntuación de clientes potenciales desempeña un papel crucial en el marketing al evaluar el nivel de interés y compromiso de posibles clientes. Las técnicas de aprendizaje automático ofrecen un medio para automatizar los procesos de puntuación de clientes potenciales, permitiendo a los profesionales del marketing priorizar sus esfuerzos y asignar recursos de manera efectiva. Sin embargo, el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático depende en gran medida de la configuración de sus hiperparámetros. Los métodos de optimización tradicionales pueden ser ineficientes y no lograr explorar eficazmente el espacio de hiperparámetros de alta dimensionalidad. En este estudio, proponemos un enfoque novedoso que utiliza la optimización bayesiana de hiperparámetros para mejorar la predicción de conversión de clientes en el ámbito del e-learning. Al aprovechar las estadísticas bayesianas y un modelo probabilístico, nuestro método explora eficientemente el espacio de hiperparámetros para identificar configuraciones óptimas que maximizan el rendimiento del modelo. Consideramos los algoritmos de aprendizaje automático Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine, Random Forest, Logistic Regression y Decision Tree, y comparamos los algoritmos optimizados con sus versiones base en términos de precisión, sensibilidad, puntuación F1 y el área bajo la curva característica de operación del receptor (AUC). Los resultados demostraron que los algoritmos optimizados superaron consistentemente a sus versiones base. Nuestra investigación destaca la importancia de la optimización de hiperparámetros para lograr un rendimiento óptimo del modelo de aprendizaje automático y proporciona información valiosa para los profesionales del marketing en la industria del e-learning. Al aprovechar los algoritmos optimizados, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos, maximizar las tasas de conversión y optimizar las estrategias de marketing.LIMAEscuela Profesional de Ingeniería de SistemasInteligencia artificia
Método basado en la metodología Kanban y herramientas Lean para la gestión del proceso de control de inventarios apoyado en un sistema multiplataforma para empresas podológicas
Get PDFEl propósito de la presente investigación consistió en desarrollar un método basado
en la metodología Kanban y herramientas Lean para la gestión del proceso de
control de inventarios apoyado en un sistema multiplataforma en empresas
podológicas, como metodología se usó kanban y herramientas lean, la medición se
realizó por tres indicadores: Nivel de cumplimientos de pedidos, Tasa de precisión
de inventario y Tasa de abastecimiento de pedidos, la investigación fue de tipo
aplicada, empleando un diseño del tipo preexperimental, con un enfoque
cuantitativo, como técnica de recolección de datos se utilizó fichas de registro
aplicada en un periodo de veinte días calendario. Los resultados determinaron que
la implementación del método permitió una mayor efectividad en la gestión del
proceso de control de inventarios. Se concluyó que el indicador nivel de
cumplimientos de pedidos aumento su promedio en un 19%, para el indicador tasa
de precisión de inventario hubo un aumento del 18% y como último indicador tasa
de abastecimiento de pedidos se consiguió un aumento del 14%, demostrando
resultados favorables para el estudio
Aplicativo web utilizando Iconix para mejorar la gestión de trámites basados en el TUPA en el Gobierno Regional San Martín
Get PDFLa presente investigación tiene como objetivo general mejorar la gestión de
trámites basados en el TUPA en el gobierno regional San Martín, por medio de la
implementación de un aplicativo web utilizando un método ágil de software
llamado ICONIX. El tipo de estudio que se empleo fue aplicado y el diseño de
investigación preexperimental, cuenta con una población variable que se
establece durante el tiempo de estudio, para la técnica se usó la observación y
como instrumento la ficha de registro validado por expertos. Asimismo, para el
desarrollo del aplicativo web se utilizó el framework Spring Boot y como
administrador de base de datos PostgreSQL, además del api rest como Vue.js.
Se concluye que la aplicación web, logró reducir el tiempo de registro de trámites
en 2.43 minutos, con un porcentaje del 85.98%. Además, también se logró reducir
el tiempo de búsqueda en 46.17 segundos, el cual se ve representado en un
91.41%. Asimismo, se logró disminuir el tiempo de respuesta de los trámites en
24.77 minutos, logrando obtener un porcentaje del 83.36%. Y por último mediante
la implementación, se logró incrementar el nivel de satisfacción de los usuarios en
4.04 puntos, representados en un 36.72%. obteniendo un aumento 2.64 puntos,
con respecto a la gestión de trámites manual que realiza el gobierno regional de
San Martin
Algoritmos de machine learning en la identificación de competencias académicas: Una revisión sistemática de la literatura
Get PDFLa alta competitividad laboral en diversos sectores de la industria son un motivo de preocupación de diversas instituciones educativas, las cuales buscan perfilar a sus egresados en base a un conjunto de competencias que el área profesional del estudiante requiere. La metodología aplicada para la revisión sistemática de la literatura (RSL) se divide en cuatro etapas: la elaboración de las preguntas de investigación y bibliométricas a partir de una plantilla GQM (Goal, Question Metric), la elaboración de términos y conectores lógicos, formulación de criterios de inclusión y exclusión para la búsqueda avanzada en repositorios digitales y por último, la evaluación de los criterios de calidad. En los resultados, se encontró que el modelo de red neuronal más frecuentemente utilizado es el Deep Neural Network (DNN), el tipo de aprendizaje más común es el Aprendizaje Supervisado y el algoritmo de machine learning más utilizado es el Backpropagation (BP); asimismo, se respondieron las preguntas bibliométricas de donde se observó que existe un interés equilibrado por este estudio entre los años 2017 hasta el 2019.LIMAEscuela Profesional de Ingeniería de SistemasInfraestructura Tecnológica - inteligencia artificia
Marco de trabajo de arquitectura empresarial basados en TOGAF-ZACHMAN para la gestión de ventas en empresas distribuidoras de productos
Get PDFLa presente tesis de investigación consistió en el desarrollo del marco de un trabajo
referente a las arquitecturas empresariales de TOGAF-ZACHMAN para la gestión
de ventas en empresas distribuidoras de productos. Para esta investigación fue de
suma importancia los entregables del Ciclo ADM, los cuales permitieron
estandarizar los documentos entregables del marco de trabajo TOGAF y poder
unificarlo con las acciones más importantes del ZACHMAN. La investigación fue de
tipo aplicada, empleando un diseño del tipo pre-experimental, con un enfoque
cuantitativo. Para esta investigación se empleó el muestreo no probabilístico del
tipo intencional. Lamedición se realizó utilizando cuatro indicadores, los cuales son:
Control de Ventas, % de Quejas, % de Efectividad de Ventas y Productividad de
Empleados. Los resultados determinaron que la utilización del marco de trabajo
permitió una mayor efectividad en la gestión de ventas. El estudio concluye que el
indicador de Control de Ventas aumentó su promedio en un 0.189, para el indicador
de porcentajes de Quejas tuvo una reducción del 4.14%, de la misma manera, el
porcentaje de Efectividad de Ventas aumentó un 40.95%, y el indicador de
Productividad de Empleados incrementó su promedio en un 0.589, los cuales
evidenciaron resultados favorables para el estudio
Influencia de los métodos con enfoque cognitivo en el desarrollo de la comunicación oral del idioma inglés en el nivel básico del Centro de Idiomas de la Universidad Peruana Unión - Lima
Get PDFEl objetivo de este estudio fue determinar la influencia de los métodos con enfoque cognitivo en el desarrollo de la comunicación oral del idioma inglés en el nivel básico del Centro de Idiomas de la Universidad Peruana Unión – Lima. La investigación fue de tipo básica de enfoque cuantitativo con un diseño cuasi-experimental. El estudio utilizó una muestra conformada por 50 estudiantes del nivel básico 2. Una clase de 25 estudiantes fue dirigida con el método tradicional por un docente, dicha clase fue observada por el investigador para recolectar resultados de los estudiantes. La clase cognitiva fue de 25 alumnos, a quienes se aplicó los métodos con enfoque cognitivo durante un período de 1 mes, al concluir con este período de tiempo, se aplicó a los estudiantes los mismos instrumentos (encuesta) que a los de la clase tradicional, los cuales dieron como resultado que el nivel de comunicación oral en los estudiantes de la clase cognitiva, fue más eficiente que los de la otra clase.TesisLIMAEscuela Profesional de EducaciónInvestigación lingüístic
Métodos de aprendizaje supervisado para la predicción de diabetes: una revisión sistemática de la literatura
Get PDFLa 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.Trabajo de investigaciónLIMAEscuela Profesional de Ingeniería de SistemasTecnología de información e innovación tecnológic
Método basado en el modelo Scor y Lean Logistic para la gestión logística en empresas gastronómicas apoyado en un sistema multiplataforma
Get PDFLa investigación fue desarrollada con la utilización del método basado en el modelo
Scor y Lean Logistic para la gestión logística en empresas gastronómicas. En el
presente estudio, la investigación resulto beneficioso el uso de herramientas
multiplataformas, debido a que permitían un mejor desarrollo de las actividades de
la administración logística de las empresas de este sector económico. El desarrollo
del estudio fue aplicado y preexperimental, teniendo un enfoque cuantitativo. Los
resultados se obtuvieron tras la utilización de indicadores como: % Incidencias
Resueltas, Cumplimiento de Pedidos, Nivel de Cumplimiento de Despachos y
Calidad de Pedidos Generados. Los cuales resultaron dimensiones imperantes
para conocer la gestión logística. Concluyendo de manera positiva en el incremento
de cada indicador, consiguiendo mayor estabilidad logística en las empresas de este
sector
- …
