1. RepoFI UNAM
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  5. Tesinas 2022
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dc.contributor.authorMartínez Martínez, Guillermo-
dc.date.accessioned2022-09-01T16:06:50Z-
dc.date.available2022-09-01T16:06:50Z-
dc.identifier.urihttp://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17990-
dc.descriptionEl objetivo de este trabajo es explorar y proponer una solución la cual habilite la predicción del número de contactos a los cuales un individuo es expuesto. Una principal contribución de esta solución es que perspectivas clave serán proveídas por un Modelo de Regresión Logística de Machine Learning implementado por el autor, habilitando un amplio rango de modelos epidemiológicos a ser mejorados, lo cual lleva a un mejor entendimiento de determinadas enfermedades. Consecuentemente, estas percepciones fomentarán las decisiones basadas en datos para crear viables y exitosas políticas públicas.es_ES
dc.description.abstractUtilizar Inteligencia Artificial a través de un dispositivo que portará un individuo para predecir número de contactos que tiene, así se coadyuva al entendimiento de la dinámica de enfermedades como COVID-19es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectServicios en la nubees_ES
dc.subjectGPSes_ES
dc.subjectSoftwarees_ES
dc.subjectCiencia de datoses_ES
dc.subjectCovid-19es_ES
dc.subjectAnálisis exploratorio de datoses_ES
dc.subjectCircuitos electrónicoses_ES
dc.subjectHardwarees_ES
dc.subjectLenguaje pythones_ES
dc.titleInteligencia Artificial aplicada en el diseño de un dispositivo para registrar el número de contactos de una persona en el marco de COVID - 19es_ES
dc.typeTesinaes_ES
dc.director.trabajoescritoFlores Luna, Rosa Itzel-
dc.carrera.ingenieriaIngeniería mecatrónicaes_ES
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