Manejo del Underfitting u Overfitting en modelo de Deep Learning para la predicción del sobrepeso de personas
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| spelling | Manejo del Underfitting u Overfitting en modelo de Deep Learning para la predicción del sobrepeso de personasBustamante Valencia, María FernandaSOBREPESODEEP LEARNINGPREDECCIRIMCUNDERFITTINGOVERFITTINGSALPREDECCIRHEALTOVERWEIGHTPDFEl sobrepeso considerado exceso de grasa corporal, es una epidemia mundial que se considera una problemática del área de la salud, por los riesgos que pueden llegan a desarrollar, tales como, enfermedades crónicas, problemas en el área psicosocial y también afectar en el estilo de vida. Es por ello que se tomo la iniciativa de investigar como ayudar al experto en el área a predecir dicha epidemia, analizando las causas y consecuencias y su alcance, con los resultados del modelo los médicos pueden tener una herramienta importante a la hora de la evaluación y brindar un tratamiento personalizado e intervenciones más tempranas a cada paciente para prevenir y controlar la propagación. En este presente trabajo investigativo se tiene como objetivo presentar un modelo predictivo para detectar a personas que tienen sobrepeso o puede llegar a desarrollarlo, haciendo uso de técnicas expuestas en este trabajo de titulación donde se llegó a manejar el Overfitting para tener datos más precisos y se abordar cuidadosamente las técnicas y la interpretación de los resultados, porque se centra en un área delicada como es la salud, a lo cual se usó un modelo Deep Learning porque permite herramientas de regularización para abordar el sobreajuste o subajuste. Se entreno el modelo con un conjunto de datos que se obtuvo de la página web de Kaggle porque cumplen con las necesidades de esta investigación, llegando a implementarse este modelo en el entorno de Google Colab, usando librerías de Deep Learning, con los datos una vez seleccionado y análizados, se obtuvo como resultado el proceso de entrenamiento donde se incluyeron los valores de pérdida y precision por cada época. Obteniendo así na evolución de las métricas y aumentando así la efectividad del modelo que posteriormente fue gráficada.Overweight, considered excess body fat, is a global epidemic that is considered a problem in the area of health, due to the risks that can develop, such as chronic diseases, problems in the psychosocial area and also affect the style of life. That is why the initiative was taken to investigate how to help the expert in the area to predict this epidemic, analyzing the causes and consequences and its scope, with the results of the model doctors can have an important tool when evaluating and provide personalized treatment and earlier interventions to each patient to prevent and control the spread. In this present investigative work, the objective is to present a predictive model to detect people who are overweight or can develop it, making use of techniques exposed in this titling work where Overfitting was managed to have more precise data and Carefully address the techniques and interpretation of the results, because it focuses on a delicate area such as health, for which a Deep Learning model was used because it allows regularization tools to address overfitting or underfitting. The model was trained with a data set that was obtained from the Kaggle website because they meet the needs of this research, and this model was implemented in the Google Colab environment, using Deep Learning libraries, with the data once selected and analyzed, the training process was obtained as a result, where the values of loss and precision were included for each epoch. Thus, obtaining the evolution of the metrics and thus increasing the effectiveness of the model that was later graphed.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.Jácome Morales, Gladys Cristina2023-10-31T19:31:14Z2023-10-31T19:31:14Z2023-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/71655spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2023-11-01T09:26:14Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/71655Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-03-07T06:59:40.672832Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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