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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/10718| Título : | SISTEMAS DE ESTIMACIÓN DE METALES PESADOS EN RÍOS DE SINALOA CON TÉCNICAS DE APRENDIZAJE MAQUINA DERIVADA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
| Autor : | GONZÁLEZ NAVA, JUAN CARLOS, DANIEL ANTONIO NIEBLAS FUENTES |
| metadata.dc.subject.other: | Inteligencia Artificial Aprendizaje máquina Aprendizaje profundo Modelos de aprendizaje Conjuntos de datos Python Preprocesamiento de datos Redes neuronales Metales Pesados |
| Fecha de publicación : | 2024-05-16 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Culiacán |
| Descripción : | En la actualidad, el análisis de muestras resulta muy tardado debido a que la mayoría de los análisis de muestras de agua se realizan fuera de la entidad. Como resultado, el análisis de las muestras conlleva un proceso costoso y prolongado. Por diversos factores, el registro de estos parámetros de calidad de agua no se realiza. Por ello, es necesario aplicar medidas para solucionar este problema, para que, de esta manera, se pueda tener un análisis constante de la contaminación del agua, y así, poder garantizar su calidad. Se pretende desarrollar e implementar un modelo de Inteligencia Artificial con el fin de generar predicciones de valores de concentración de metales pesados en cuerpos de agua superficial en el estado de Sinaloa, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático, apoyándose del uso del método tecnológico con el que se pretende obtener los siguientes resultados: • Reducir el tiempo de análisis • Reducción de costos • Mejorar la eficiencia del diagnóstico |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Aparece en las colecciones: | INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| Sistema De Estimación De Metales Pesados En Rios De Sinaloa Con Técnicas De Aprendizaje Máquina.pdf | 3.48 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir | |
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