Estudio de redes neuronales con aplicaciones al área de la salud

dc.contributorBolívar Cimé, Addy Margarita
dc.contributor.id0000-0002-7342-0888
dc.contributor.idtwo0009-0001-2022-3813
dc.contributor.roleasesorTesis
dc.contributor.roletwocolaborador
dc.contributor.twoPérez Pérez, Aroldo
dc.creatorCandelero Jiménez, Saúl David
dc.creator.id0009-0001-2531-4896
dc.date.accessioned2026-07-29T16:21:33Z
dc.date.issued2026-06-01
dc.description.abstractA lo largo de este trabajo se estudia la teoría de redes neuronales como modelos de predicción, iniciando con la interpretación biológica hasta llegar a las bases matemáticas que sustentan el uso de éstas. Posteriormente, se pasa a la construcción de las redes neuronales usando programación en python y se explica la elección del mejor modelo a partir del empleo de métodos de validación cruzada. Todos estos pasos se usan en conjunto para la construcción de modelos de redes neuronales con aplicación a bases de datos médicos, de los cuales se obtienen ciertas conclusiones. importantes.
dc.division2
dc.format1
dc.identifier.urihttps://ri.ujat.mx/handle/200.500.12107/288
dc.language.isospa
dc.publisher.universityUniversidad Juárez Autónoma de Tabasco
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
dc.subjectRed neuronal
dc.subjectaprendizaje profundo
dc.subjectgradiente descendente
dc.subjectvalidación cruzada
dc.subjectaproximación universal
dc.subjectclasificación
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/7
dc.titleEstudio de redes neuronales con aplicaciones al área de la salud
local.Ods3

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