Sistema experto para el apoyo al diagnóstico médico de hipertensión y diabetes a través de Machine Learning / (Record no. 47790)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | nam a22 7a 4500 |
| 005 - FECHA Y HORA DE ACTUALIZACIÓN | |
| 005 | 20221003073116.0 |
| 008 - LONGITUD FIJA | |
| campo de control de longitud fija | 220929e2022 ck oa||fsm||| 00| 0 spa d |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | CO-NeUS |
| Lengua de catalogación | español |
| Normas de descripción | rda |
| 041 ## - IDIOMA | |
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente | español |
| 100 1# - AUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 152651 |
| nombre | Medina Díaz, Gustavo Andrés |
| relación | autor |
| 245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO | |
| título | Sistema experto para el apoyo al diagnóstico médico de hipertensión y diabetes a través de Machine Learning / |
| Mención de responsabilidad, etc. | Maicol Andrés García Rodríguez, Gustavo Andrés Medina Díaz; Director Jesús David Quintero Polanco |
| 256 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DE ORDENADOR | |
| Características del archivo de computador | Datos electrónicos (1 archivos:5206 MG) |
| 264 1# - PIE DE IMPRENTA | |
| lugar (ciudad) | Neiva: |
| editorial | Universidad Surcolombiana, |
| fecha | 2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | 1 CD-ROM (108 páginas); |
| Ilustraciones | diagramas, fotografías, ilustraciones en general, tablas o cuadros; |
| Dimensiones | 12 cm |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Content type term | texto |
| 337 ## - MEDIACIÓN | |
| RDA | rdamedia |
| Content type term | computadora |
| 338 ## - PORTADOR | |
| RDA | rdacarrier |
| Content type term | disco de la computadora |
| Portador | cd |
| 347 ## - Características del archivo digital (R) | |
| RDA | rda |
| 502 ## - NOTA DE TESIS | |
| Nota de tesis | Tesis |
| título otorgado | Ingeniero Electrónico |
| Institución | Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónica. |
| año | 2022 |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO | |
| Nota de contenido | Introducción -- Objetivos, general, específicos -- Marco teórico, hipertensión, diabetes, sistema experto, sistema operativo Android , modelo vista controlador (MVC),machine learning, pre-procesamiento de datos, análisis de componentes principales (PCA), postgreSQL, api rest, docker, kubernetes, amazon elastic kubernetes service (EKS) -- Desarrollo algoritmo de machine learning, base de datos, limpieza y pre-procesamiento de los datos, algoritmo de predicción -- Desarrollo del sistema experto, desarrollo aplicación web en Django, creación de tablas de datos en Django, envío y recepción de información de bases de datos, creación de vistas en Django, creación de controladores en Django, rutas página web, contenerización y alojamiento web mediante eks de aws -- Desarrollo aplicación móvil, configuración, vistas, comunicación por retrofit para consumir API -- Conclusiones |
| 520 ## - RESUMEN | |
| Resumen | "Se realizó la implementación de un producto mínimo viable del sistema experto para el diagnóstico de hipertensión y diabetes con Machine Learning desarrollado en Python donde se probaron diferentes métodos tradicionales para determinar cuál se ajustaba mejor a los datos y entregaba un mayor porcentaje de predicción. Se desarrolló una aplicación web con el framework de Django que permite a los usuarios realizar un proceso de diagnóstico a través de una interfaz gráfica con diferentes formularios que la hacen fácil y agradable de utilizar, así como también llevar un historial de las consultas realizadas mediante la utilización del gestor de bases de datos PostgreSQL. Además, se utilizó la librería Django Rest Framework para crear una API que interactúa e intercambia información con una aplicación móvil desarrollada en Android Studio. La aplicación móvil permite a los usuarios registrarse, hacer un proceso de login y realizar el proceso de diagnóstico de hipertensión y diabetes haciendo uso de la librería Retrofit para la comunicación con la API." |
| 700 1# - COAUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 152652 |
| Nombre de persona | García Rodríguez, Maicol Andrés |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 700 1# - COAUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 76578 |
| Nombre de persona | Quintero Polanco, Jesús David, |
| Término indicativo de función/relación | Director |
| 082 04 - CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY | |
| edición | 21 |
| Clasificación | Th IE 0379 |
| 650 #0 - MATERIA GENERAL | |
| 9 (RLIN) | 152653 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial | Ingeniería Electrónica - Framework |
| Subdivisión general | Aprendizaje de máquina |
| 650 #0 - MATERIA GENERAL | |
| 9 (RLIN) | 152654 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial | Aplicación Web - Framework Django |
| Subdivisión general | Aplicación móvil - Android Studio. |
| 942 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL KOHA | |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación | |
| Tipo de ítem Koha | e-Tesis |
| Parte de la signatura que corresponde a la clasificación (Parte de la clasificación) | Th IE 0379 |
| Prefijo de la signatura | tH |
| Ocultar en el OPAC | Perdido | Esquema de clasificación | No circula | Colección | Sede propietaria | Localización actual | Adquirido | Signatura topográfica | Código de barras | Visto por última vez | Ejemplar | Tipo de ítem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| En Colección | Tesis y Trabajos de Grado | Biblioteca Central | Biblioteca Central | 2022-09-29 | Th IE 0379 | 900000024242 | 2022-09-29 | Ej.1 | e-Tesis | |||
| En Colección | Tesis y Trabajos de Grado | Biblioteca Central | Biblioteca Central | 2022-09-29 | Th IE 0379 | 900000024243 | 2022-09-29 | Ej.2 | e-Tesis |