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dc.contributor.authorTocto Inga, Paul Miller
dc.contributor.authorHuamaní Huamaní, Gloria Teresita
dc.contributor.authorZuloaga Rotta, Luis Alberto
dc.date.accessioned2021-08-17T03:07:59Z
dc.date.accessioned2022-02-22T12:16:04Z
dc.date.available2021-08-17T03:07:59Z
dc.date.available2022-02-22T12:16:04Z
dc.date.issued2021-07
dc.identifier.isbn978-958-52071-8-9
dc.identifier.issn2414-6390
dc.identifier.otherhttp://laccei.org/LACCEI2021-VirtualEdition/meta/FP397.html
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2021.1.1.397
dc.identifier.urihttp://axces.info/handle/10.18687/20210101_397
dc.description.abstractUno de los problemas de las universidades es la duración y el abandono de los estudios, los cuales afectan el prestigio, el presupuesto de la universidad y al estudiante. En este estudio se considera el primero, la predicción normalmente se realiza mediante técnicas de análisis estadísticos clásicos, y estos cálculos se podrían mejorar utilizando técnicas de Machine Learning, para una mejor toma de decisiones por parte de las autoridades competentes. En la presente investigación se utilizó redes neuronales supervisadas, para realizar la predicción de la duración de los años de estudios. Las redes neuronales se entrenaron y validaron con la información de los egresados desde el 2010 al 2020 de la Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas (FIIS), perteneciente a la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), obteniendo un modelo con una tasa de error menor al 1%. Este modelo sería útil para las autoridades universitarias correspondientesen_US
dc.language.isoEnglishen_US
dc.publisherLACCEI Inc.en_US
dc.rightsLACCEI License
dc.rights.urihttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/
dc.subjectAprendizaje automáticoen_US
dc.subjectRed neuronalen_US
dc.subjectRegresiónen_US
dc.subjectDuración de los estudiosen_US
dc.subjectCalificacionesen_US
dc.subjectRendimiento académicoen_US
dc.titleConstrucción de un modelo basado en redes neuronales para determinar la duración de los estudios de Ingeniería en una universidad pública en el Perú
dc.typeArticleen_US
dc.description.countryPeruen
dc.description.institutionUniversidad Nacional de Ingenieríaen
dc.description.trackI.T, Telecom, Soft. Eng, IoT, Ind. 4.0, Forensic Informatics, Security, Cybersecurity and Comp toolsen
dc.journal.referatopeerReview


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  • 2021 LACCEI - Virtual Edition
    The Nineteenth LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education Caribbean Conference for Engineering and Technology.

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