UN MODELO MATEMÁTICO DE CLASIFICACIÓN DE PACIENTES CON SINTOMAS COVID-19
El objetivo de este trabajo es clasificar pacientes con síntomas de COVID-19 utilizando la estructura de una red neuronal artificial, optimizándola mediante el método de Stochastic gradient descent (SGD) y el método Adam. Los paquetes Tensorflow fueron de gran utilidad para obtener el modelo de form...
| Autores principales: | , |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad de Panamá. Facultad de Ciencias Naturales, Exactas y Tecnología
2022
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| Acceso en línea: | https://revistas.up.ac.pa/index.php/tecnociencia/article/view/3071 |
| Sumario: | El objetivo de este trabajo es clasificar pacientes con síntomas de COVID-19 utilizando la estructura de una red neuronal artificial, optimizándola mediante el método de Stochastic gradient descent (SGD) y el método Adam. Los paquetes Tensorflow fueron de gran utilidad para obtener el modelo de forma secuencial y los resultados que aseguran que es posible modificar o insertar datos nuevos. La incorporación de la red neuronal artificial nos permitirá hacer una clasificación que toma en cuenta el 99% de la variabilidad de la(s) variable(es) dependiente(s) dentro del conjunto de datos. |
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