Análisis de la base de datos del proyecto PROCDEC con técnicas de Machine Learning

Luna Quintero, Javier Raúl

Publicación:
Análisis de la base de datos del proyecto PROCDEC con técnicas de Machine Learning

datacite.contributor.contributorName	Olivera Solís, Rafael Alejandro
dc.contributor.author	Luna Quintero, Javier Raúl
dc.date.accessioned	2024-11-19T19:09:32Z
dc.date.available	2024-11-19T19:09:32Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	La minería de datos se ha convertido en una herramienta muy potente en el mundo actual por la necesidad de encontrar métodos que descubran la información oculta dentro de grandes volúmenes de datos. Las ventajas de estas técnicas son muy usadas por las grandes empresas para el análisis de información, siendo estas de gran aplicación en el campo de la medicina. En la actualidad la Hipertensión Arterial se ha convertido en una de las primeras causas de muertes en el mundo. La estimación del riesgo cardiovascular mediante modelos de riesgo de aparición de un suceso es de gran importancia en medicina, tanto para intentar conocer las variables que influyen en que se presente ese suceso. En los últimos años, se ha visto un gran crecimiento en la generación de información. El análisis de grandes volúmenes de datos no solo puede brindar información adicional, sino también conocimiento nuevo. En esta tesis de grado se realiza la búsqueda de los mejores clasificadores usando técnicas de minería de datos y el software WEKA versión 3.8.5 con el objetivo de contribuir al estudio y diagnóstico del riesgo cardiovascular apoyando a los especialistas en el proceso de toma de decisiones y mejorando de esta forma el servicio sanitario.
dc.identifier.uri	https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/17913
dc.language.iso	es
dc.publisher	Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas
dc.rights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subject	Procesamiento de datos
dc.subject	Software WEKA
dc.subject	Inteligencia artificial
dc.title	Análisis de la base de datos del proyecto PROCDEC con técnicas de Machine Learning
dc.title.alternative	Database analysis of the PROCDEC Project using Machine Learning techniques
dc.type	bachelor thesis
dspace.entity.type	Publication
oaire.license.condition	http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
oaire.version	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
person.familyName	Luna Quintero
person.givenName	Javier Raúl
relation.isAuthorOfPublication	aebe9311-0e39-484b-889e-f70dcade7a52
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relation.isContributorOfPublication	3497c7f8-8705-4806-8985-bb9d694a6f04
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