Prototipo computacional deep learning para prevenir la adicción de drogas en adolescentes del departamento de Nariño

La presente investigación está basada en cómo influye la predicción de drogadicción en adolescentes utilizando Redes Neuronales, generando un impacto en el ámbito social y de la salud, permitiéndonos hacer manejo de datos. Los sistemas de predicción están cambiando la forma en que operan las organizaciones actuales. A través de su uso se logran importantes mejoras, pues automatizan los procesos operativos de las organizaciones que trabajan en la salud y en los aspectos sociales, proporcionan información de apoyo al proceso de toma de decisiones y lo que es más importante facilitan el logro de ventajas competitivas a través de su implantación en las empresas asociaciones ORG etc. El cerebro es un procesador de información con unas características muy notables, siendo capaz de procesar grandes cantidades de información, permitiendo desenvolver en distintos ámbitos de la vida en general; para aprovechar esto de la mejor manera se debe implementar en la digitalización estadística que ayude a procesar la información, logrando producir volúmenes de data que servirán para el análisis de las redes neuronales, y así producir mejoras las cuales ayudarán establecer un entorno en las diferentes organizaciones dedicadas a ello.

• Autores: Rosero Cadena, Gustavo Alexander
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/4980
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/4980
• Palabra clave: Aprendizaje profundo; Aprendizaje de máquina; Algoritmos de predicción; Desarrollo de programas para computador; Predicción de la drogadicción; Aprendizaje por probabilidades
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)