Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4803
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorRamírez Idárraga, Juan Camilo-
dc.creatorGallego Valcárcel, David Alejandro-
dc.creatorLucas Monsalve, Delly Fabián-
dc.date.accessioned2021-09-02T21:03:01Z-
dc.date.available2021-09-02T21:03:01Z-
dc.date.created2021-06-04-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4803-
dc.description.abstractThe purpose of this user manual of the research project "Machine learning models for predicting the risk of fatality due to heart failure with clinical data", is intended to offer users support for the execution and visualization of the results obtained; Here you will find a brief description of both the physical (Hardware) and the logical (Software) requirements, an installation guide for the necessary programs, which are: Python and libraries such as pandas, scikit-learn, among others; finally the execution and with it the visualization of the concluded results. To achieve the objective of this guide, it is not necessary to have programming concepts, but rather to have computer skills, statistics and mathematics, to achieve the execution and understanding of the results. It is very important to read the instructions completely, to guarantee the expected resultses_ES
dc.description.tableofcontentsEl propósito de este manual de usuario del proyecto de investigación “Modelos de aprendizaje automático para la predicción del riesgo de fatalidad por insuficiencia cardíaca con datos clínicos”, tiene como propósito ofrecer a los usuarios apoyo para la ejecución y visualización de los resultados obtenidos; aquí encuentra una breve descripción de los requisitos tanto físicos(Hardware) como lógicos(Software), una guía de instalación de los programas necesarios, los cuales son: Python y librerias como pandas, scikit-learn, entre otras; por último la ejecución y con ello la visualización de los resultados concluidos. Para lograr el objetivo de esta guía no es necesario tener conceptos de programación, pero sí sobre manejo de computadores, estadística y matemática, para lograr la ejecución y entendimiento de los resultados. Es de suma importancia leer de forma completa las instrucciones, para garantizar los resultados esperados.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñoes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.subjectAprendizaje Automáticoes_ES
dc.subjectPredicción De Riesgo De Fatalidades_ES
dc.subjectInsuficiencia Cardiacaes_ES
dc.subject.ddc004es_ES
dc.titleModelos de aprendizaje automático para la predicción del riesgo de fatalidad por insuficiencia cardiaca con datos clínicoses_ES
dc.typeTesis - Trabajo de grado - Monografia - Pregradoes_ES
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas y Computación (Presencial)es_ES
dc.rights.accesRightsopenAccesses_ES
dc.subject.keywordMachine learninges_ES
dc.subject.keywordFatality Risk Predictiones_ES
dc.subject.keywordHeart failurees_ES
dc.type.spaTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemas y Computación (Presencial)es_ES
dc.description.degreelevelPregradoes_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería de Sistemases_ES
dc.audienceEspecializadaes_ES
dc.description.notesPresenciales_ES
dc.creator.cedula11161624283es_ES
dc.creator.cedula11161821238es_ES
dc.publisher.campusBogotá - Sures_ES
dc.description.degreetypeMonografíaes_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniería de sistemas y computación

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2021DavidAlejandroGallegoMonografía.pdf1.09 MBVisualizar/Abrir


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