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dc.contributor.advisorTorres Carrión, Pablo Vicentees_ES
dc.contributor.authorGonzález Escarabay, Jorge Ivánes_ES
dc.date.accessioned2021-12-14T13:37:03Z-
dc.date.available2021-12-14T13:37:03Z-
dc.date.issued2021es_ES
dc.identifier.citationGonzález Escarabay, Jorge Iván. Torres Carrión, Pablo Vicente.(2021). Desarrollo de modelos predictivos basados en estudio epidemiológico de consumo de drogas en Universidades Ecuatorianas . Universidad Técnica Particular de Lojaes_ES
dc.identifier.other1350756es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29359-
dc.descriptionResumen: El consumo de drogas es un problema social de urgente atención, con consecuenciasque afectan tanto a consumidores , como a la colectividad en general, siendo los jóvenes los más propensos a caer en este tipo de comportamientos. Investigaciones anteriores realizadas por la OMS y la comunidad científica a nivel global, relacionan el consumo de alcohol directamente con el estrés percibido, y se ha considerado una posible relación indirecta con otros factores como la soledad, depresión, inflexibilidad psicológica e impulsividad cognitiva.En esta ultima parte se centra el esfuerzo de este estudio, aplicando técnicas de Machine Learning. Estastécnicas están incursionando en varias ramas de la ciencia para ofrecer análisis desde una óptica complementaria a la estadística tradicional, generando resultados relevantes para el desarrollo de dichas ciencias. Utilizandoinformación referente a consumo de sustancias y factores psicosociales, de estudiantes universitarios ecuatorianos, se aplicó algoritmos de clusterización y redes neuronales, obteniendo un significativo valor en las métricas de evaluación.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectMagíster en ciencias y tecnologías de la computaciónes_ES
dc.subjectTesis y disertaciones académicases_ES
dc.titleDesarrollo de modelos predictivos basados en estudio epidemiológico de consumo de drogas en Universidades Ecuatorianases_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Appears in Collections:Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación

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