Predicción de esperanza de vida considerando el COVID-19 - Tesis

Aug 2, 2026

Subido por Skyler

Predicción de la esperanza de vida integrando el impacto de la COVID-19 mediante algoritmos de machine learning apoyados en datos epidemiológicos y patológicos. El trabajo plantea el problema de investigación y define objetivos, hipótesis, justificación e impacto esperado. Presenta antecedentes y bases teóricas sobre esperanza de vida, su cálculo, y modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refuerzo, además de algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión. Incluye un enfoque de investigación académica para analizar resultados y sustentar conclusiones.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas81

Tiempo de lectura2 h 5 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Proyecto de Investigación

Problema de Investigación

Objetivos

Objetivo General

Objetivos Específicos

Justificación

Hipótesis

Impacto y Resultados Esperados

Antecedentes y trabajos relacionados

Trabajos Relacionados

Esperanza De Vida

Cálculo de la esperanza de vida

Modelos de Machine Learning

Aprendizaje supervisado

Aprendizaje no supervisado

Aprendizaje semisupervisado

Aprendizaje por refuerzo

Algoritmos de aprendizaje automático

Regresión

PREDICCIÓN DE ESPERANZA DE VIDA CONSIDERANDO EL COVID-19, BAJO ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING BASADOS EN DATOS EPIDEMIOLOGICOS Y PATOLOGICOS. PROFUNDIZACIÓN Autor: Jorge Leonardo Rodríguez López Director: Octavio José Salcedo Parra Universidad Distrital Francisco José De Caldas Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones Énfasis en Geomática Bogotá, Colombia Febrero 2025 PÁGINA DE APROBACIÓN Esta tesis ha sido aprobada por el comité de evaluación de la Universidad Distrital Francisco José De Caldas para cumplir con los requisitos de obtención del título de Maestría en Ciencias dela Información y las Comunicaciones. Comité de Evaluación: [Nombre del Presidente del Comité], Presidente [Nombre del Evaluador 1], Evaluador [Nombre del Evaluador 2], Evaluador Fecha de Aprobación: DEDICATORIA Dedico mi tesis principalmente a Dios, por darme la fuerza necesaria para culminar esta meta. A mis padres, por todo su amor y por motivarme a seguir hacia adelante. También a mis hermanos, por brindarme su apoyo moral en esas noches que tocaba investigar. Y, finalmente, a los que no creyeron en mí, con su actitud lograron que tomará más impulso. AGRADECIMIENTOS Quiero expresar mi más profundo agradecimiento a mi director de tesis, por su invaluable orientación, paciencia y apoyo a lo largo de este proceso. Su experiencia y conocimiento en el campo de Machine Learning han sido fundamentales para la realización de esta investigación. Agradezco también a la Universidad Distrital Francisco José De Caldas por proporcionarme los recursos necesarios y el entorno adecuado para desarrollar esta investigación. A mis compañeros de clase y amigos, gracias por su camaradería y apoyo emocional durante este camino. Finalmente, agradezco a mi familia por su amor incondicional, apoyo constante y por siempre creer en mí . Esta tesis no habría sido posible sin ustedes. PÁGINA DE APROBACIÓN...................................................................................................... 2 DEDICATORIA............................................................................................................................ 3 AGRADECIMIENTOS................................................................................................................ 4 ÍNDICE DE TABLAS .................................................................................................................. 8 ÍNDICE DE FIGURAS ................................................................................................................ 9 RESUMEN .................................................................................................................................. 12 ABSTRACT................................................................................................................................. 12 INTRODUCCIÓN ...................................................................................................................... 13 CAPÍTULO 1 .............................................................................................................................. 16 Proyecto de Investigación........................................................................................................... 16 1.1. Problema de Investigación............................................................................................................... 16 1.2. Objetivos .......................................................................................................................................... 17 1.2.1. Objetivo General ....................................................................................................................... 17 1.2.2. Objetivos Específicos................................................................................................................. 17 1.3. Justificación .....................................................................

Preguntas frecuentes

Cuál es el objetivo central de la investigación?

La investigación busca predecir la esperanza de vida considerando el impacto de la COVID-19 usando algoritmos de machine learning con apoyo en datos epidemiológicos y patológicos.

Qué tipos de datos se utilizan para los modelos?

Se emplean datos epidemiológicos y patológicos para construir y fundamentar los modelos de predicción.

Qué enfoques de machine learning se abordan en el trabajo?

Se describen modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refuerzo, además de algoritmos de aprendizaje automático como la regresión.

Aug 2, 2026

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