Estrategias basadas en aprendizaje profundo para la toma de decisiones en aplicaciones de COVID19

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dc.audiencegeneralPublices_MX
dc.contributorSánchez López, Abraham
dc.contributor.advisorSANCHEZ LOPEZ, ABRAHAM; 121310
dc.contributor.authorBustamante Domínguez, Abdel
dc.date.accessioned2023-05-11T21:12:09Z
dc.date.available2023-05-11T21:12:09Z
dc.date.issued2022-08
dc.description.abstract"En mi servicio social tuve la oportunidad de aprender técnicas avanzadas de aprendizaje automático, entre las cuales estudié el campo del aprendizaje profundo. De entre la variedad de datasets que utilicé, obtuve varios relacionados con la pandemia del Covid19. Podría afirmar que las aplicaciones varían de acuerdo con la disponibilidad de los datos y cómo estos se procesan para las tareas de aprendizaje. Afortunadamente en esta situación pandémica existen muchos repositorios donde se pueden extraer datos relacionados al Covid19. Las aplicaciones que se pueden desarrollar y muchas de ellas se han reportado en la literatura en los últimos meses, son amplias, por ejemplo: detección de información errónea, análisis del sentimiento público, en el ámbito de la visión artificial, se tienen análisis de imágenes médicas, inteligencia ambiental y robótica basada en visión. Al detallar cada aplicación de aprendizaje profundo en el tema de Covid19, pondremos énfasis en la representación de los datos y la tarea. Las tareas describirán principalmente cómo se construye una aplicación Covid19 cómo un problema de aprendizaje. Nos dedicaremos únicamente en aplicaciones de aprendizaje profundo, por lo tanto, nos referiremos al aprendizaje de representación de datos brutos o de alta dimensión".es_MX
dc.folio20221125135542-3873-TLes_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.identificator7es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/18386
dc.language.isospaes_MX
dc.matricula.creator201646738es_MX
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Pueblaes_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.lccPandemia de COVID-19, 2020-es_MX
dc.subject.lccProcesamiento de datoses_MX
dc.subject.lccAprendizaje automáticoes_MX
dc.subject.lccAplicaciones web--Desarrolloes_MX
dc.subject.lccSoftware de aplicación--Desarrolloes_MX
dc.subject.lccAlgoritmoses_MX
dc.thesis.careerLicenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactases_MX
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreetoobtainIngeniero (a) en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.titleEstrategias basadas en aprendizaje profundo para la toma de decisiones en aplicaciones de COVID19es_MX
dc.typeTesis de licenciaturaes_MX
dc.type.conacytbachelorThesises_MX
dc.type.degreeLicenciaturaes_MX
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