Buscar en Google Scholar
Título: Estudio comparativo de la eficiencia diagnóstica de la viruela de mono con los algoritmos CNN y SVM
Asesor(es): Alfaro Paredes, Emigdio Antonio
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2023
Institución: Universidad César Vallejo
Resumen: El objetivo de la investigación fue comparar la eficiencia diagnóstica de la viruela de mono con los algoritmos de CNN y SVM. Se midieron los niveles de incremento en la sensibilidad, la especificidad, la precisión y la exactitud y reducirá el tiempo de entrenamiento y el tiempo de identificación y se encontró mayores porcentajes en el algoritmo SVM en contra parte al algoritmo CNN. Esta investigación fue de naturaleza aplicada, con un enfoque cuantitativo, un diseño experimental de tipo pre-experimental. La variable fue el análisis de la eficiencia diagnóstica de la viruela de mono en comparación con los algoritmos CNN y SVM. La muestra incluyó más de 1100 imágenes de entrenamiento de diversas enfermedades; además, se utilizarán 1924 imágenes para identificar la viruela del mono y otras enfermedades en su respectiva prueba final. Como resultado, la Tabla 9 contiene una descripción más detallada de las imágenes utilizadas en la prueba de entrenamiento e identificación, y se incluyen enfermedades como la viruela símica, la varicela y el sarampión. Para futuras investigaciones, se recomienda realizar la validación cruzada para evaluar la precisión y el rendimiento de los algoritmos en datos no vistos para futuras investigaciones. Esto ayudará a calcular la capacidad de los algoritmos para adaptarse a nuevos casos de imágenes. Se recomienda también utilizar conjuntos de datos diversos y amplios para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático. El entrenamiento aumentará la capacidad del algoritmo para reconocer diferentes tipos de lesiones al aumentar la diversidad de casos de imágenes.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Jurado: Perez Rojas, Even Deyser; Burga Vasquez, Nestor Giankeiler; Alfaro Paredes, Emigdio Antonio
Fecha de registro: 19-ago-2024



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons