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dc.contributor.authorCabrera Elías, Luis Rodolfo
dc.contributor.authorSánchez Cervantes, José Luis
dc.contributor.authorAlor Hernández, Giner
dc.date.accessioned2024-03-21T06:23:53Z
dc.date.available2024-03-21T06:23:53Z
dc.date.issued2024-02-05
dc.identifier.urihttp://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/820
dc.description.abstractEl presente trabajo de tesis consistió en desarrollar un módulo basado en un algoritmo de ensamble de aprendizaje automático que permita la detección temprana de desórdenes hepáticos a partir del análisis de biomarcadores. Para llegar a la solución, primero se analizaron los trabajos relacionados con el tema propuesto, además se estudiaron los tipos de algoritmos de aprendizaje de ensamble tales como: bagging, boosting y stacking que permitan la detección de desórdenes hepáticos. Como segundo aspecto, se investigaron e identificaron los biomarcadores preponderantes para la detección de desórdenes hepáticos. Una vez terminado el proceso de analizar y la parte de la investigación, se procedió a diseñar el modelo de entrenamiento basado en el algoritmo de ensamble factible para la detección temprana de desórdenes hepáticos. Finalmente, se entrenó el módulo diseñado de tal manera que sea implementado con las interfaces Web junto con el repositorio de información con los que se integró el algoritmo de ensamble. Para la comprobación de su efectividad, se evaluó al menos un caso de estudio como prueba de concepto que permitió describir los resultados y conclusiones obtenidas.es
dc.language.isoeses
dc.subjectEnsambles automáticoses
dc.subjectBagginges
dc.subjectBoostinges
dc.subjectDesórdenes hepáticoses
dc.subjectBiomarcadoreses
dc.subjectAprendizaje automáticoes
dc.titleDetección temprana de desórdenes hepáticos a partir del análisis de biomarcadores utilizando métodos de ensambles de aprendizaje automáticoes
dc.typeThesises


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