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dc.contributor.advisorRiccillo, Marcela
dc.contributor.authorGoldman, Jorge Carlos
dc.date.accessioned2020-02-10T13:52:00Z
dc.date.available2020-02-10T13:52:00Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/1873
dc.description.abstract"Este estudio presenta un enfoque novedoso en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la clasificación de enfermedades del músculo cardíaco. Una detección temprana de arritmias aumenta considerablemente la posibilidad de corrección y sobrevida de los pacientes mediante medicación adecuada indicada por un profesional de la salud. En el siguiente trabajo se evaluarán diversos algoritmos de aprendizaje automático con técnicas de selección de variables, a fin de lograr una clasificación, con cierto grado de exactitud, de diversas enfermedades del músculo cardíaco, basándonos en las mediciones obtenidas mediante dispositivos electrónicos. Los resultados experimentales mostraron que a través del algoritmo de Random Forest, se logra la clasificación de una persona enferma de una sana con casi 94% de exactitud, con selección de las variables más significativas mediante el algoritmo de RFE."es
dc.language.isoeses
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes
dc.subjectINSUFICIENCIA CARDIACAes
dc.subjectALGORITMOSes
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMATICOes
dc.subjectANALISIS DE DATOSes
dc.titleCategorización y análisis de la frecuencia cardíaca de un individuo con inteligencia artificiales
dc.typeTrabajo final de especializaciónes
itba.description.filiationFil: Goldman, Jorge Carlos. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.es
dc.description.notesTrabajo Final Ciencia de datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2020es


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