Determinación del diagnóstico situacional de las autopsias en el H.R.R.B aplicando algoritmos de aprendizaje automático para las tareas de minería de datos.

dc.contributor.author	Rubio Delgado, Elayne
dc.contributor.author	Rodríguez Mazahua, Lisbeth
dc.date.accessioned	2021-02-13T19:03:39Z
dc.date.available	2021-02-13T19:03:39Z
dc.date.issued	2017-09-22
dc.identifier.uri	http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/352
dc.description.abstract	La minería de datos (MD) propone un conjunto de técnicas que permiten analizar datos y extraer conocimiento novedoso y útil. Ello favorece la toma de decisiones y la concepción de estrategias dentro de las empresas, cuyo fin supremo es la elevación de la calidad de sus procesos. En este sentido, el objetivo de la presente investigación es identificar, mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para las tareas de MD, los factores que influyen en la disminución de la realización de autopsias en el Hospital Regional de Río Blanco (H.R.R.B.).	es
dc.language.iso	es	es
dc.subject	Minería de datos	es
dc.title	Determinación del diagnóstico situacional de las autopsias en el H.R.R.B aplicando algoritmos de aprendizaje automático para las tareas de minería de datos.	es
dc.type	Thesis	es