UN MODELO MATEMÁTICO DE CLASIFICACIÓN DE PACIENTES CON SINTOMAS COVID-19

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Trujillo González, Julio Enrique, Martínez Valderrama, Iveth Verónica
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Panamá. Facultad de Ciencias Naturales, Exactas y Tecnología 2022
Acceso en línea:https://revistas.up.ac.pa/index.php/tecnociencia/article/view/3071
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spelling TECNOCIENCIA30712022-07-21T22:23:00Z A MATHEMATICAL MODEL FOR CLASSIFICATION OF PATIENTS WITH COVID-19 SYMPTOMS UN MODELO MATEMÁTICO DE CLASIFICACIÓN DE PACIENTES CON SINTOMAS COVID-19 Trujillo González, Julio Enrique Martínez Valderrama, Iveth Verónica Perceptrón Red neuronal artificial COVID-19 Perceptron Artificial Neural Network COVID-19 The objective of this work is to classify patients with COVID-19 symptoms using the structural an artificial neural network, optimizing it using the Stochastic gradient descent (SGD) method and the Adam method. Tensorflow packages were very useful to obtain the model sequentially and the results that ensure that it is possible to modify or insert new data. The incorporation of the artificial neural network will allow us to make a classification that takes into account 99% of the variability of the dependent variable(s) within the data set. 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.   Universidad de Panamá. Facultad de Ciencias Naturales, Exactas y Tecnología 2022-07-20 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares application/pdf https://revistas.up.ac.pa/index.php/tecnociencia/article/view/3071 Tecnociencia; Vol. 24 Núm. 2 (2022): Tecnociencia; 66-77 2415-0940 1609-8102 spa https://revistas.up.ac.pa/index.php/tecnociencia/article/view/3071/2736
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