Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Selección de métodos numéricos aplicados a la predicción estadística usando la regresión logística(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-03-09) Bigio Luks, David Miles; Guanira Erazo, Juan Miguel Ángel; Doig Camino, ElizabethEl presente proyecto de fin de carrera buscará encontrar el mejor método computacional para la predicción estadística usando la regresión logística. Esta búsqueda se realizará dentro de un espacio limitado de métodos que se estudiaran. Una vez que se realice la investigación se escogerá el algoritmo más óptimo para la predicción y se obtendrá como resultado un aplicativo genérico para modelar comportamientos futuros en cualquier ámbito. Al leer la presente investigación uno podrá lograr discriminar sobre las mejores herramientas – de las planteadas – para la predicción de escenarios futuros en cualquier campo de estudio, de tal forma que se mejoren las decisiones tomadas y que los usuarios (estadísticos, matemáticos e ingenieros) sepan un poco más sobre los métodos que los llevan a sus respuestas predictivas.Ítem Texto completo enlazado Elaboración de una solución metaheurística usando un algoritmo genético que permita elaborar la distribución de los horarios académicos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-05) Angeles Díaz, Ana Nataly; Guanira Erazo, Juan Miguel ÁngelEl presente documento describe un proyecto de fin de carrera en Ciencias de la Computación. Este proyecto intenta dar solución al problema de generación de horarios académicos en instituciones de nivel superior. La solución se construye con el uso de un algoritmo genético a partir de una población inicial generada por un algoritmo Grasp fase construcción. Se ha tomado como caso de estudio a la facultad de Ciencia e Ingeniera de la Pontificia Universidad Católica del Perú, en la cual se contó con el apoyo del encargado de realizar el horario de la especialidad de ingeniería informática para el respectivo levantamiento de información, con lo cual se consiguió la adaptación de un algoritmo que cumpla con sus restricciones y requerimientos. Para facilitar la búsqueda de esta solución se aplicarán los operadores de selección, casamiento, mutación y etilismo. La calidad de las soluciones, generadas por el algoritmo, se medirá en base a la cantidad de restricciones cumplidas. Para determinar los valores de los parámetros de los algoritmos se realizaron varias ejecuciones con diferentes combinaciones de valores y se optó por la que optimizaba la función objetivo de la solución. Se estima que la duración del proyecto será de un añoÍtem Texto completo enlazado Implementación de un sistema de información para el reconocimiento de caracteres basado en la red neuronal Perceptron(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-05-27) Carranza Hernández, Sammy Nahín; Guanira Erazo, Juan Miguel ÁngelEl presente proyecto tuvo como objetivo final construir un sistema basado en el funcionamiento de redes neuronales para el reconocimiento de caracteres dibujados a mano. El proyecto se divide en 2 fases. La primera fase es la de entrenamiento. En esta fase se entrena al sistema con el algoritmo resilient backpropagation. Para esto se trabaja con una data de entrenamiento, los cuales son una seguidilla de dibujos de caracteres hechos a mano. Al final de la fase de entrenamiento se obtiene los parámetros del sistema de red neuronal, con los cuales se podrá configurar el sistema de red neuronal. La siguiente fase es la fase de testeo. En esta fase se busca saber cuan efectivo ha sido el proceso de entrenamiento del sistema de red neuronal. Para esto, se pone a prueba el sistema ingresándole nueva data la cual nunca ha sido vista por el sistema. A esta data, se le llama data de testeo. Al final de esta fase se obtiene el grado de efectividad del sistema en reconocer acertadamente cada carácter ingresado al sistema.Ítem Texto completo enlazado Análisis de usabilidad a la interfaz de carga de archivos de la plataforma Paideia PUCP(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-11-21) Araujo Falcón, Marcela Noemi; Guanira Erazo, Juan Miguel ÁngelLas plataformas de aprendizaje en línea son una alternativa de soporte y facilitación de la enseñanza, adaptables a las necesidades de docentes y alumnos en diversas instituciones. Uno de los factores del éxito de estos sistemas es la usabilidad, el atributo que indica si un usuario comprende un recurso y puede utilizarlo de forma eficiente y satisfactoria. La dirección de informática académica de la Pontificia Universidad Católica del Perú (DIA PUCP) desarrolló el sistema PAIDEIA sobre la plataforma de aprendizaje gratuita Moodle. PAIDEIA permite a los docentes desarrollar aplicaciones, evaluar a los alumnos y compartir recursos, apoyando la educación en las aulas en la era digital, donde los alumnos participan activamente en la generación de conocimiento. Los profesores organizan los cursos empleando interfaces para carga de contenido, y es aquí donde se descubre una brecha entre el diseño y el uso del sistema. Se encuentran opciones que no son legibles, los docentes no logran asociar los elementos del programa con elementos ya conocidos e intuir sus funcionalidades, lo que dificulta visualizar adecuadamente la interfaz. Ante ello, podrían frustrarse y decidir no emplear la herramienta. En el presente proyecto se diseñará una evaluación de usabilidad con la participación de usuarios y expertos, para descubrir los problemas existentes en la interfaz de carga de archivos de la plataforma PAIDEIA PUCP, presentada al perfil de los profesores. Como parte de la evaluación, un estudio de expertos estará fundado en las heurísticas planteadas por Nielsen, una guía para identificar problemas de usabilidad de diversa severidad. Además, un conjunto significativo de usuarios brindará información sobre su experiencia directa con el sistema en un entorno cercano a un caso real. Partiendo de los problemas de mayor criticidad, se plantearán mejoras de diseño para la interfaz (empleando pantallas o sugiriendo módulos y actualizaciones) con el fin de que las actividades relacionadas a la carga de archivos sean más ordenadas y accesibles para los usuarios. Los cambios serán propuestos en base a la última versión disponible de Moodle, soportados haciendo uso de las herramientas disponibles de la plataforma.