[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-121432-es":3,"doc-seo-121432-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},121432,2336475104957,"Seraphina","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c6bd8a5076e1?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1787554080175789136",41,"Investigación e Informes","Modelos de machine learning para la detección temprana de deficiencias nutricionales en la infancia","El problema de la desnutrición infantil tiene un impacto alto en el Ecuador y genera consecuencias graves para la salud de los infantes, incluido el riesgo de muerte. El análisis requiere considerar múltiples variables para comprender el fenómeno, incluyendo el rol familiar en la identificación temprana de enfermedades, la salud materna antes del embarazo y su efecto en el desarrollo y el estado nutricional del niño. También se emplean métricas de la OMS basadas en peso, edad, altura y circunferencia, como indicadores clave para determinar si el niño presenta un estado normal o desnutrición.","UNIVERSIDAD POLITÉCNICA SALESIANA  \nSEDE GUAYAQUIL  \nCARRERA DE COMPUTACIÓN  \nModelos de machine learning para la detección temprana de deficiencias nutricionales  \nen la infancia  \nTrabajo de titulación previo a la obtención del Título de Ingeniero en Ciencias de la Computación  \nAUTORES: Jefferson Ismael Davalos Carrera  \nKatty Milena Cortez Paredes  \nTUTOR: Joe Frand Llerena Izquierdo  \nGuayaquil-Ecuador  \nCERTIFICADO DE RESPONSABILIDAD Y AUTORÍA DEL TRABAJO DE  \nTITULACIÓN  \nNosotros, Jefferson Ismael Davalos Carrera con documento de identificación N° 0931344170 y Katty Milena Cortez Paredes con documento de identificaciónN° 1729781664, manifestamosque: Somos los autores y responsables del presente trabajo; y autorizamos a que, sin fines delucro, la Universidad Politécnica Salesiana pueda usar, difundir, reproducir o publicar de manera total o parcial el presente trabajo de titulación.  \nGuayaquil, 29 de enero del año 2025.  \nAtentamente,  \n_________________________________ _________________________________  \nJefferson Ismael Davalos Carrera Katty Milena Cortez Paredes  \n0931344170 1729781664  \nCERTIFICADO DE CESIÓN DE DERECHOS DE AUTOR DEL TRABAJO DE TITULACIÓN A LA UNIVERSIDAD POLITÉCNICA SALESIANA  \nNosotros, Jefferson Ismael Davalos Carrera con documento de identificación No.0931344170 y Katty Milena Cortez Paredes con documento de identificación No.1729781664, expresamos nuestra voluntad y, por medio del presente documento, cedemos a la Universidad Politécnica Salesiana la titularidad sobre los derechos patrimoniales en virtud de que somos autores del Artículo Académico: Modelos de machine learning para la detección temprana de deficiencias nutricionales en la infancia, el cual ha sido desarrollado para optar por el título de Computación, en la Universidad Politécnica Salesiana, quedando la Universidad facultada para ejercer plenamente los derechos cedidos anteriormente.  \nEn concordancia con lo manifestado, suscribimos este documento cuando entregamos el trabajo final en formato digital a la Biblioteca de la Universidad Politécnica Salesiana.  \nGuayaquil, 29 de enero del año 2025.  \nAtentamente,  \n_________________________________ _________________________________  \nJefferson Ismael Davalos Carrera Katty Milena Cortez Paredes  \n0931344170 1729781664  \nCERTIFICADO DE DIRECCIÓN DEL TRABAJO DE TITULACIÓN  \nYo, Joe Frand Llerena Izquierdo con documento de identificación N° 0914884879, docente dela Universidad Politécnica Salesiana, declaro que bajo mi tutoría fue desarrollado el trabajo de titulación: Modelos de machine learning para la detección temprana de deficiencias nutricionales en la infancia, realizado por Jefferson Ismael Davalos Carrera con documento deidentificación N° 0931344170 y por Katty Milena Cortez Paredes con documento deidentificación N°1729781664, obteniendo como resultado final el trabajo de titulación bajo laopción Artículo Académico que cumple con todos los requisitos determinados por la Universidad Politécnica Salesiana.  \nGuayaquil, 29 de enero del año 2025.  \nAtentamente,  \n____________________________________  \nIng. Joe Frand Llerena Izquierdo 0914884879  \nDEDICATORIA  \nEste proyecto es dedicado a mi amada abuela, por ser una base esencial en mi vida, por ser un modelo a seguir al ofrecerme siempre su apoyo, su sabiduría y su amor sin límites. Agradezcopor mostrarme con tu guía la relevancia de la entrega, la constancia y la generosidad. Este éxitoes tanto tuyo como mío, ya que, sin tus palabras motivadoras y tu confianza en mí, este trayectohabría sido considerablemente más complicado.  \nJefferson Ismael Davalos Carrera  \nLe quiero dedicar este trabajo a mis amados padres, que con su crianza y amor pude desarrollarel carácter para enfrentar las dificultades de la carrera, a mis compañeros por ser mi equipo de trabajo en cada proyecto que hemos desarrollado y a mi pareja por ser mi lugar seguro en los momentos tristes.  \nKatty Milena Cortez Paredes  \nAGRADECIMIENTO  \nDeseo agradecer de todo co","cbCaieqMGuZPuVhN","https://ap.wps.com/l/cbCaieqMGuZPuVhN","pdf",1084970,4,1,32,"Spanish","es",110,"# Resumen\n## Problema de la desnutrición infantil\n## Variables de análisis y rol familiar\n## Salud materna y desarrollo del niño\n## Métricas de la OMS e indicadores nutricionales","[{\"question\":\"Cuál es el impacto de la desnutrición infantil según el resumen?\",\"answer\":\"El resumen indica que la desnutrición 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