dc.contributor.advisor | Rodríguez Ramírez, Grover Alex | |
dc.contributor.author | Navia Velasco, Gary Igor | |
dc.date.accessioned | 2022-08-11T20:41:47Z | |
dc.date.available | 2022-08-11T20:41:47Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.umsa.bo/xmlui/handle/123456789/29147 | |
dc.description.abstract | Es una realidad que en la sociedad que el dengue ha crecido de manera muy espontanea en el
departamento de La Paz la mayoría de los casos se encuentran en áreas debajo los 2700m sobre el
nivel del y provincias tropicales, lo cual dificulta que crear un modelo de simulación eficiente, en
consecuencia, esta falta de información ocasiona no tener un modelo eficaz sobre el Dengue.
Es por esta razón que se implementa un modelo dinámico de simulación que a través machine
learning brinda información en tiempo real sobre casos positivos que podría existir de Dengue en
el departamento de La Paz tomando en cuenta factores como la altura, clima y estación del año,
El desarrollo del modelo fue llevado a cabo utilizando la metodología de modelo y modelados de
sistema, el cual gracias a ser dirigido por los casos de uso permitió utilizar modelos de machine
learning. Respecto a la implementación de esta aplicación se utilizó librerías de machine learning
dependientes de Python. el cual gracias a las librerías que incorpora, permitió implementar un
modelo de simulación de una forma rápida y sencilla. | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.subject | MODELO DE SIMULACIÓN EFICIENTE | es_ES |
dc.subject | MACHINE LEARNING | es_ES |
dc.subject | IMPORTACIÓN DE LIBRERÍAS DE PYTHON | es_ES |
dc.title | Modelo de simulación para determinar la incidencia del dengue en el departamento de La Paz | es_ES |
dc.type | Thesis | es_ES |
dc.thesisdegreegrantor | Universidad Mayor de San Andrés, Facultad de Ciencias Puras y Naturales, Carrera de Informática | es_ES |
dc.thesisdegreename | Licenciatura en Informática | es_ES |