Prototipo de una aplicación de un sistema predictivo de comportamiento del usuario para el sistema operativo android mediante modelos basados en inteligencia artificial y machine learning
Furkejuvvon:
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2024
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Lasit fáddágilkoriid
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
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| spelling | Prototipo de una aplicación de un sistema predictivo de comportamiento del usuario para el sistema operativo android mediante modelos basados en inteligencia artificial y machine learningCazares Tigua Ángel EduardoInteligencia artificialMachine learningAndroidTensorFlow LiteSistema predictivoModelo de recomendacionesEntrenamiento de modeloPDFEl presente proyecto busca demostrar el funcionamiento de aplicaciones desarrolladas para el sistema operativo Android con integración de inteligencia artificial a través del desarrollo de un prototipo de una aplicación de un sistema predictivo de comportamiento del usuario que utilice un modelo basado en machine learning. El proyecto se centra en el desarrollo de una aplicación que incorpora un modelo reentrenado y reajustado de machine learning el cual sea capaz de anticipar las acciones y preferencias del usuario en el dispositivo móvil, permitiendo así una experiencia más personalizada y adaptada a las necesidades individuales de cada usuario, siguiendo las buenas prácticas de elaboración de software en el sistema operativo acorde a las implementaciones de seguridad de las últimas versiones del mismo. Su enfoque principal es demostrar la viabilidad y funcionalidad de esta tecnología en el contexto de aplicaciones móviles. El prototipo de la aplicación se diseñará y desarrollará como parte de este proyecto, utilizando la metodología cascada dada su naturaleza despliegue progresivo lineal y ordenado, integrando herramientas basadas en open source como TensorFlow Lite para el modelamiento de datos y entrenamiento del modelo de ML seleccionado. Finalmente, se obtuvo un prototipo funcional capaz de sugerir aplicaciones al usuario dependiendo del comportamiento del usuario con las aplicaciones instaladas; se resalta que el desarrollo de apps que gestionen acciones como monitoreo del sistema o demás aplicaciones instaladas implica el uso de métodos que vulneren la integridad del sistema creando brechas de seguridad, debido a esto no se hace uso de estas soluciones.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Tecnologías de la InformaciónLuna Aveiga Harry Jacinto2024-08-06T15:10:02Z2024-08-06T15:10:02Z2024info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/72532spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2024-08-07T03:03:49Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/72532Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-03-07T06:57:34.650923Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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