Análisis y toma de decisiones informadas a partir de datos de riesgo de obesidad, utilizando estrategias de Machine Learning
Según 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...
- Autores:
-
Becerra Gómez, Blanca Belén
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Corporación Universitaria Remington
- Repositorio:
- Repositorio institucional Uniremington
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5910
- Palabra clave:
- Machine Lear Ning
Clasificación de datos
Riesgos de obesidad
Predicciones
Salud
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Obesidad
Análisis de datos
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- openAccess
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Según 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. |
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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.EspecializaciónEspecialista en Informática Educativa44 p.application/pdfspaCorporación Universitaria RemingtonMedellín (Antioquia, Colombia)Facultad de IngenieríasEspecialización en Informática EducativaMachine Lear NingClasificación de datosRiesgos de obesidadPrediccionesSaludAprendizaje automático (Inteligencia artificial)ObesidadAnálisis de datosAnálisis y toma de decisiones informadas a partir de datos de riesgo de obesidad, utilizando estrategias de Machine LearningTrabajo de grado - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - EspecializaciónPublicationORIGINALRIU-POS-2024 Analisis toma decisiones.pdfRIU-POS-2024 Analisis toma decisiones.pdfapplication/pdf998626https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/21dc4d66-5a75-410e-a844-37a097a557e0/download6a4ce990470a52f35349bd924cc31f80MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/ef28d7b0-c5f4-4228-bd5e-0e9ed89c106a/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52Cesión Derechos_TG.pdfapplication/pdf312433https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/0afa7c18-a0ac-486f-ac12-d805b3246b04/download683d62f494be737e91c16f4005b82865MD53TEXTRIU-POS-2024 Analisis toma decisiones.pdf.txtRIU-POS-2024 Analisis toma decisiones.pdf.txtExtracted texttext/plain42839https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/7f9abd29-2b94-4433-8bcd-72c9017eb1f1/downloade0a7b2f707228738e954acbf4cf6dc34MD54THUMBNAILRIU-POS-2024 Analisis toma decisiones.pdf.jpgRIU-POS-2024 Analisis toma decisiones.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3127https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/633f27ce-1029-4518-b8d9-5067dff369e3/downloadba11e7a768020065af7ca16d1dac7573MD55123456789/5910oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/59102025-02-13 05:40:56.669https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025open.accesshttps://repositorio.uniremington.edu.coRepositorio UNIREMINGTONbiblioteca@uniremington.edu.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 |