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Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas
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Título : Algoritmos de aprendizaje automático no supervisado para la extracción de palabras clave en trabajos de investigación de pregrado Tipo de documento: documento electrónico Autores: Fred Torres Cruz, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas Fecha de publicación: 2022 Número de páginas: 69 páginas Il.: diagramas, tablas Nota general: Para Optar Grado Académico de Magíster Scientae en Ingeniería de Sistemas
Idioma : Español (spa) Resumen: La información que administra la Universidad Nacional del Altiplano de Puno, en los últimos años se ha visto incrementada sobre todo trabajos de investigación realizados por estudiantes y egresados de pregrado, para los que se usan técnicas empíricas para la selección de palabras clave, existiendo a la fecha métodos técnicos que ayuden en este proceso, en tanto el uso de tecnologías de información y comunicación han tomado relevancia e importancia en la administración y seguimiento de trabajos de investigación como la Plataforma de Investigación Integrada a la Labor Académica con Responsabilidad (PILAR), donde registra información de los proyectos de investigación como (Título, Resumen, Palabras Clave), en sus diferentes modalidades. En el presente trabajo de investigación se ha analizado 7430 registros de proyectos de investigación, a los cuales se realizaron predicciones con cada uno de los 09 modelos de aprendizaje automático no supervisado implementados. Los resultados nos muestran que el modelo TF-IDF, es el más eficiente en tiempo y en precisión de extracción de palabras clave, obteniendo un 72 % de precisión y en un tiempo de extracción entre [0.4786 ,SD 0.0501], por cada documento procesado por este modelo. En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/18372 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=111810 Algoritmos de aprendizaje automático no supervisado para la extracción de palabras clave en trabajos de investigación de pregrado [documento electrónico] / Fred Torres Cruz, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas, 2022 . - 69 páginas : diagramas, tablas.
Para Optar Grado Académico de Magíster Scientae en Ingeniería de Sistemas
Idioma : Español (spa)
Resumen: La información que administra la Universidad Nacional del Altiplano de Puno, en los últimos años se ha visto incrementada sobre todo trabajos de investigación realizados por estudiantes y egresados de pregrado, para los que se usan técnicas empíricas para la selección de palabras clave, existiendo a la fecha métodos técnicos que ayuden en este proceso, en tanto el uso de tecnologías de información y comunicación han tomado relevancia e importancia en la administración y seguimiento de trabajos de investigación como la Plataforma de Investigación Integrada a la Labor Académica con Responsabilidad (PILAR), donde registra información de los proyectos de investigación como (Título, Resumen, Palabras Clave), en sus diferentes modalidades. En el presente trabajo de investigación se ha analizado 7430 registros de proyectos de investigación, a los cuales se realizaron predicciones con cada uno de los 09 modelos de aprendizaje automático no supervisado implementados. Los resultados nos muestran que el modelo TF-IDF, es el más eficiente en tiempo y en precisión de extracción de palabras clave, obteniendo un 72 % de precisión y en un tiempo de extracción entre [0.4786 ,SD 0.0501], por cada documento procesado por este modelo. En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/18372 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=111810
Algoritmos de aprendizaje automático no supervisado para la extracción de palabras clave en trabajos de investigación de pregrado
La información que administra la Universidad Nacional del Altiplano de Puno, en los últimos años se ha visto incrementada sobre todo trabajos de investigación realizados por estudiantes y egresados de pregrado, para los que se usan técnicas empíricas para la selección de palabras clave, existiendo a la fecha métodos técnicos que ayuden en este proceso, en tanto el uso de tecnologías de información y comunicación han tomado relevancia e importancia en la administración y seguimiento de trabajos de investigación como la Plataforma de Investigación Integrada a la Labor Académica con Responsabilidad (PILAR), donde registra información de los proyectos de investigación como (Título, Resumen, Palabras Clave), en sus diferentes modalidades. En el presente trabajo de investigación se ha analizado 7430 registros de proyectos de investigación, a los cuales se realizaron predicciones con cada uno de los 09 modelos de aprendizaje automático no supervisado implementados. Los resultados nos muestran que el modelo TF-IDF, es el más eficiente en tiempo y en precisión de extracción de palabras clave, obteniendo un 72 % de precisión y en un tiempo de extracción entre [0.4786 ,SD 0.0501], por cada documento procesado por este modelo.
Torres Cruz, Fred - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas - 2022
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Código de barras Signatura Tipo de medio Ubicación Sección Estado Documento Electrónico EPG0029 EPG0029 Tesis de Maestría Biblioteca Central Tesis (Virtual) Disponible Aplicación del project management body of knowledge para la optimización de la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la micro red metropolitano, Puno -2018 / Lenin Huayta Flores / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas (2018)
Título : Aplicación del project management body of knowledge para la optimización de la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la micro red metropolitano, Puno -2018 Tipo de documento: texto impreso Autores: Lenin Huayta Flores, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: 107 páginas Il.: tablas Dimensiones: 30 cm Nota general: Para Optar Grado Académico de Maestro en Ingeniería de Sistemas Idioma : Español (spa) Resumen: El objetivo de la investigación fue aplicar el Project Management Body of Knowledge para optimizar la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano. Se tuvo como caso de estudio el sistema web eClinicalHistory utilizándose como marco para la gestión del proyecto el Project Management Body of Knowledge; que contiene datos básicos del paciente para la creación de su historia clínica. Se realizó en los 5 establecimientos de salud de la Microred Metropolitano entre junio y setiembre del 2018, siguió el diseño cuasi-experimental; a partir de las pruebas realizadas se encontró que |t_c |=10.39109>|t_t |=2.10092204. Se concluye que la aplicación del Project Management Body of Knowledge en el desarrollo del sistema web optimiza la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano para un nivel de significancia de 0.05 o un nivel de confianza del 95%, esto con base a la información de los usuarios. Se determinó su efectividad optimizando los procesos técnico administrativo y asistencial reduciendo los tiempos de apertura de la historia clínica de 5'37" a 1'46"; la búsqueda de 2'41'' a 7'' en promedio; se mejora el acceso a las historias clínicas por personal autorizado, y para la investigación científica, se comprobó que el total de historias clínicas cuentan con datos necesarios para su atención, además del uso correcto del CIE10 en los diagnósticos, se redujo las pérdidas de historias clínicas de 6 a 0 al mes; la traspapelación de 11 a 1 al mes en promedio. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=110094 Aplicación del project management body of knowledge para la optimización de la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la micro red metropolitano, Puno -2018 [texto impreso] / Lenin Huayta Flores, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas, 2018 . - 107 páginas : tablas ; 30 cm.
Para Optar Grado Académico de Maestro en Ingeniería de Sistemas
Idioma : Español (spa)
Resumen: El objetivo de la investigación fue aplicar el Project Management Body of Knowledge para optimizar la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano. Se tuvo como caso de estudio el sistema web eClinicalHistory utilizándose como marco para la gestión del proyecto el Project Management Body of Knowledge; que contiene datos básicos del paciente para la creación de su historia clínica. Se realizó en los 5 establecimientos de salud de la Microred Metropolitano entre junio y setiembre del 2018, siguió el diseño cuasi-experimental; a partir de las pruebas realizadas se encontró que |t_c |=10.39109>|t_t |=2.10092204. Se concluye que la aplicación del Project Management Body of Knowledge en el desarrollo del sistema web optimiza la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano para un nivel de significancia de 0.05 o un nivel de confianza del 95%, esto con base a la información de los usuarios. Se determinó su efectividad optimizando los procesos técnico administrativo y asistencial reduciendo los tiempos de apertura de la historia clínica de 5'37" a 1'46"; la búsqueda de 2'41'' a 7'' en promedio; se mejora el acceso a las historias clínicas por personal autorizado, y para la investigación científica, se comprobó que el total de historias clínicas cuentan con datos necesarios para su atención, además del uso correcto del CIE10 en los diagnósticos, se redujo las pérdidas de historias clínicas de 6 a 0 al mes; la traspapelación de 11 a 1 al mes en promedio. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=110094
Aplicación del project management body of knowledge para la optimización de la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la micro red metropolitano, Puno -2018
El objetivo de la investigación fue aplicar el Project Management Body of Knowledge para optimizar la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano. Se tuvo como caso de estudio el sistema web eClinicalHistory utilizándose como marco para la gestión del proyecto el Project Management Body of Knowledge; que contiene datos básicos del paciente para la creación de su historia clínica. Se realizó en los 5 establecimientos de salud de la Microred Metropolitano entre junio y setiembre del 2018, siguió el diseño cuasi-experimental; a partir de las pruebas realizadas se encontró que |t_c |=10.39109>|t_t |=2.10092204. Se concluye que la aplicación del Project Management Body of Knowledge en el desarrollo del sistema web optimiza la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano para un nivel de significancia de 0.05 o un nivel de confianza del 95%, esto con base a la información de los usuarios. Se determinó su efectividad optimizando los procesos técnico administrativo y asistencial reduciendo los tiempos de apertura de la historia clínica de 5'37" a 1'46"; la búsqueda de 2'41'' a 7'' en promedio; se mejora el acceso a las historias clínicas por personal autorizado, y para la investigación científica, se comprobó que el total de historias clínicas cuentan con datos necesarios para su atención, además del uso correcto del CIE10 en los diagnósticos, se redujo las pérdidas de historias clínicas de 6 a 0 al mes; la traspapelación de 11 a 1 al mes en promedio.
Huayta Flores, Lenin - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas - 2018
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Título : Aplicación del Project Management Body of Knowledge para la optimización de la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano, Puno - 2018 Tipo de documento: texto impreso Autores: Lenin Huayta Flores, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: 107 p. Il.: gráfs.; tbls. Dimensiones: 30 cm. Nota general: Para optar el grado académico de: Magister Scientiae en ingeniería de sistemas Idioma : Español (spa) Resumen: El objetivo de la investigación fue aplicar el Project Management Body of Knowledge para optimizar la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano. Se tuvo como caso de estudio el sistema web eClinicalHistory utilizándose como marco para la gestión del proyecto el Project Management Body of Knowledge; que contiene datos básicos del paciente para la creación de su historia clínica. Se realizó en los 5 establecimientos de salud de la Microred Metropolitano entre junio y setiembre del 2018, siguió el diseño cuasi-experimental; a partir de las pruebas realizadas se encontró que |t_c |=10.39109>|t_t |=2.10092204. Se concluye que la aplicación del Project Management Body of Knowledge en el desarrollo del sistema web optimiza la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano para un nivel de significancia de 0.05 o un nivel de confianza del 95%, esto con base a la información de los usuarios. Se determinó su efectividad optimizando los procesos técnico administrativo y asistencial reduciendo los tiempos de apertura de la historia clínica de 5'37" a 1'46"; la búsqueda de 2'41'' a 7'' en promedio; se mejora el acceso a las historias clínicas por personal autorizado, y para la investigación científica, se comprobó que el total de historias clínicas cuentan con datos necesarios para su atención, además del uso correcto del CIE10 en los diagnósticos, se redujo las pérdidas de historias clínicas de 6 a 0 al mes; la traspapelación de 11 a 1 al mes en promedio. Nota de contenido: Clinical history, health establishment, management, optimization, PMBOK, technical administrative process, technical assistance process En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/bitstream/handle/UNAP/9045/Lenin_Huayta_Flores.pd [...] Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=104319 Aplicación del Project Management Body of Knowledge para la optimización de la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano, Puno - 2018 [texto impreso] / Lenin Huayta Flores, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas, 2018 . - 107 p. : gráfs.; tbls. ; 30 cm.
Para optar el grado académico de: Magister Scientiae en ingeniería de sistemas
Idioma : Español (spa)
Resumen: El objetivo de la investigación fue aplicar el Project Management Body of Knowledge para optimizar la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano. Se tuvo como caso de estudio el sistema web eClinicalHistory utilizándose como marco para la gestión del proyecto el Project Management Body of Knowledge; que contiene datos básicos del paciente para la creación de su historia clínica. Se realizó en los 5 establecimientos de salud de la Microred Metropolitano entre junio y setiembre del 2018, siguió el diseño cuasi-experimental; a partir de las pruebas realizadas se encontró que |t_c |=10.39109>|t_t |=2.10092204. Se concluye que la aplicación del Project Management Body of Knowledge en el desarrollo del sistema web optimiza la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano para un nivel de significancia de 0.05 o un nivel de confianza del 95%, esto con base a la información de los usuarios. Se determinó su efectividad optimizando los procesos técnico administrativo y asistencial reduciendo los tiempos de apertura de la historia clínica de 5'37" a 1'46"; la búsqueda de 2'41'' a 7'' en promedio; se mejora el acceso a las historias clínicas por personal autorizado, y para la investigación científica, se comprobó que el total de historias clínicas cuentan con datos necesarios para su atención, además del uso correcto del CIE10 en los diagnósticos, se redujo las pérdidas de historias clínicas de 6 a 0 al mes; la traspapelación de 11 a 1 al mes en promedio. Nota de contenido: Clinical history, health establishment, management, optimization, PMBOK, technical administrative process, technical assistance process En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/bitstream/handle/UNAP/9045/Lenin_Huayta_Flores.pd [...] Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=104319
Aplicación del Project Management Body of Knowledge para la optimización de la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano, Puno - 2018
El objetivo de la investigación fue aplicar el Project Management Body of Knowledge para optimizar la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano. Se tuvo como caso de estudio el sistema web eClinicalHistory utilizándose como marco para la gestión del proyecto el Project Management Body of Knowledge; que contiene datos básicos del paciente para la creación de su historia clínica. Se realizó en los 5 establecimientos de salud de la Microred Metropolitano entre junio y setiembre del 2018, siguió el diseño cuasi-experimental; a partir de las pruebas realizadas se encontró que |t_c |=10.39109>|t_t |=2.10092204. Se concluye que la aplicación del Project Management Body of Knowledge en el desarrollo del sistema web optimiza la gestión de historias clínicas en establecimientos de salud de la Microred Metropolitano para un nivel de significancia de 0.05 o un nivel de confianza del 95%, esto con base a la información de los usuarios. Se determinó su efectividad optimizando los procesos técnico administrativo y asistencial reduciendo los tiempos de apertura de la historia clínica de 5'37" a 1'46"; la búsqueda de 2'41'' a 7'' en promedio; se mejora el acceso a las historias clínicas por personal autorizado, y para la investigación científica, se comprobó que el total de historias clínicas cuentan con datos necesarios para su atención, además del uso correcto del CIE10 en los diagnósticos, se redujo las pérdidas de historias clínicas de 6 a 0 al mes; la traspapelación de 11 a 1 al mes en promedio.
Huayta Flores, Lenin - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas - 2018
Para optar el grado académico de: Magister Scientiae en ingeniería de sistemas
Clinical history, health establishment, management, optimization, PMBOK, technical administrative process, technical assistance process
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Código de barras Signatura Tipo de medio Ubicación Sección Estado EPG1646-2437-01 EPG1646 Tesis de Maestría Bib. Postgrado Estanteria (Tesis) Consulta en sala
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Título : Estudio comparativo de redes neuronales convolucionales para la clasificación de especies forestales maderables en la Amazonía Peruana Tipo de documento: documento electrónico Autores: Danitza Yvette Bermejo Escobar, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: 133 páginas Il.: ilustraciones, diagramas, tablas Nota general: Para Optar Grado Académico de Maestro en Ingeniería de Sistemas Idioma : Español (spa) Resumen: Actualmente, el uso de técnicas de aprendizaje profundo en la clasificación de especies se ha convertido en un área atractivo de investigación. Asimismo, la clasificación de especies forestales maderables en el Perú fue determinada como un problema crítico-prioritario por las autoridades forestales, debido al impacto negativo que lleva una incorrecta clasificación sobre los intereses nacionales. La presente investigación se centró en la comparación de los modelos de aprendizaje por transferencia: AlexNet, VGG-19, Inception V3 y ResNet-101, redes neuronales convolucionales pre-entrenadas para la clasificación de especies. Para ello, se presentó el conjunto de datos denominado Peruvian Amazon Forestry Dataset, conformado por 59,441 imágenes pertenecientes a 10 especies forestales maderables de la Amazonia peruana en peligro de extinción y con importancia económica. Para los experimentos se usaron dos tipos de datos de entrada (imágenes segmentadas e imágenes no segmentadas). Los modelos fueron evaluados cuantitativa (exactitud, precisión, exhaustividad y valor-F1) y cualitativamente (interpretabilidad visual). Los resultados presentan valores significativos para la red VGG-19 al utilizar entradas no segmentadas, alcanzando un 97.61% de exactitud en el entrenamiento, 98.87% en la validación, y una exactitud del 97.02% en el test. Además, gracias a la interpretabilidad, se observó que VGG-19 clasifica a partir de la forma y la vena de la hoja. Por último, es posible concluir que el modelo VGG-19 es una herramienta útil para que especialistas y materos para clasificar especies forestales maderables en tiempo real. En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/18344 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=112370 Estudio comparativo de redes neuronales convolucionales para la clasificación de especies forestales maderables en la Amazonía Peruana [documento electrónico] / Danitza Yvette Bermejo Escobar, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas, 2021 . - 133 páginas : ilustraciones, diagramas, tablas.
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Idioma : Español (spa)
Resumen: Actualmente, el uso de técnicas de aprendizaje profundo en la clasificación de especies se ha convertido en un área atractivo de investigación. Asimismo, la clasificación de especies forestales maderables en el Perú fue determinada como un problema crítico-prioritario por las autoridades forestales, debido al impacto negativo que lleva una incorrecta clasificación sobre los intereses nacionales. La presente investigación se centró en la comparación de los modelos de aprendizaje por transferencia: AlexNet, VGG-19, Inception V3 y ResNet-101, redes neuronales convolucionales pre-entrenadas para la clasificación de especies. Para ello, se presentó el conjunto de datos denominado Peruvian Amazon Forestry Dataset, conformado por 59,441 imágenes pertenecientes a 10 especies forestales maderables de la Amazonia peruana en peligro de extinción y con importancia económica. Para los experimentos se usaron dos tipos de datos de entrada (imágenes segmentadas e imágenes no segmentadas). Los modelos fueron evaluados cuantitativa (exactitud, precisión, exhaustividad y valor-F1) y cualitativamente (interpretabilidad visual). Los resultados presentan valores significativos para la red VGG-19 al utilizar entradas no segmentadas, alcanzando un 97.61% de exactitud en el entrenamiento, 98.87% en la validación, y una exactitud del 97.02% en el test. Además, gracias a la interpretabilidad, se observó que VGG-19 clasifica a partir de la forma y la vena de la hoja. Por último, es posible concluir que el modelo VGG-19 es una herramienta útil para que especialistas y materos para clasificar especies forestales maderables en tiempo real. En línea: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/18344 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=112370
Estudio comparativo de redes neuronales convolucionales para la clasificación de especies forestales maderables en la Amazonía Peruana
Actualmente, el uso de técnicas de aprendizaje profundo en la clasificación de especies se ha convertido en un área atractivo de investigación. Asimismo, la clasificación de especies forestales maderables en el Perú fue determinada como un problema crítico-prioritario por las autoridades forestales, debido al impacto negativo que lleva una incorrecta clasificación sobre los intereses nacionales. La presente investigación se centró en la comparación de los modelos de aprendizaje por transferencia: AlexNet, VGG-19, Inception V3 y ResNet-101, redes neuronales convolucionales pre-entrenadas para la clasificación de especies. Para ello, se presentó el conjunto de datos denominado Peruvian Amazon Forestry Dataset, conformado por 59,441 imágenes pertenecientes a 10 especies forestales maderables de la Amazonia peruana en peligro de extinción y con importancia económica. Para los experimentos se usaron dos tipos de datos de entrada (imágenes segmentadas e imágenes no segmentadas). Los modelos fueron evaluados cuantitativa (exactitud, precisión, exhaustividad y valor-F1) y cualitativamente (interpretabilidad visual). Los resultados presentan valores significativos para la red VGG-19 al utilizar entradas no segmentadas, alcanzando un 97.61% de exactitud en el entrenamiento, 98.87% en la validación, y una exactitud del 97.02% en el test. Además, gracias a la interpretabilidad, se observó que VGG-19 clasifica a partir de la forma y la vena de la hoja. Por último, es posible concluir que el modelo VGG-19 es una herramienta útil para que especialistas y materos para clasificar especies forestales maderables en tiempo real.
Bermejo Escobar, Danitza Yvette - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Ingeniería de Sistemas - 2021
Para Optar Grado Académico de Maestro en Ingeniería de Sistemas
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