1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Licenciatura
3. Sinaloa
4. Instituto Tecnológico de Culiacán (Licenciatura)
5. INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

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
Data:	2024-05-16
Editora:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Culiacán
Descrição:	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
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