Minería de datos para el modelado de aprendizaje automático en la resistencia de materiales por la inclusión de fibras naturales. Caso de estudio: Influencia de la inclusión de fibra de abacá en la resistencia a la compresión de limos arenosos, Laboratorio de, Mecánica de Suelos, Pavimentos y Geotécnica de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador
| dc.contributor.advisor | Melgarejo Heredia, Rafael | |
| dc.contributor.author | Escobar Terán, Charles Edisson | |
| dc.date.accessioned | 26/11/2023 10:43 | |
| dc.date.available | 26/11/2023 10:43 | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | El propósito del proyecto es buscar modelos de aprendizaje automático que permitan predecir la influencia de fibras naturales de abacá en la resistencia a la compresión de limos arenosos. Para el efecto, se aplicará el ciclo de vida de CRISP-DM1 a la data registrada en el Laboratorio de Resistencia de Materiales, Mecánica de Suelos, Pavimentos y Geotécnica de la PUCE. De encontrarse modelos de aprendizaje automático para este conjunto de datos, partiendo de casos particulares se podrá generalizar y predecir valores futuros de resistencia de materiales. Dentro de la metodología CRISP-DM, para seleccionar el modelo de aprendizaje de máquina será necesario experimentar con los datos disponibles y encontrar aquel en los que el error sea menor, de tal manera que la máquina pueda resolver situaciones con datos no conocidos. Los resultados serán evaluados y se seleccionará el que presente la mejor aproximación para entrenar una máquina. Una vez entrenada, se utilizarán nuevos datos de casos particulares, y se evaluará su despliegue. Si el despliegue no es satisfactorio será necesario argumentar las posibles razones por la que los datos no pudieran converger en un modelo de aprendizaje automático en cada una de las pruebas. Conforme a como se han planteado los objetivos, las etapas de Comprensión del negocio, Comprensión de datos y Preparación de datos se desarrollan en el acápite 4.1, mientras que el modelado se realiza en el 4.2, quedando la evaluación en el acápite 4.3. | |
| dc.id.advisor | 1707777551 | |
| dc.id.author | 1202812549 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/32477 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | PUCE - Quito | |
| dc.subject | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | |
| dc.subject | Algoritmos computacionales | |
| dc.subject | Minería de datos | |
| dc.subject | Resistencia de materiales | |
| dc.subject | Fibras vegetales | |
| dc.title | Minería de datos para el modelado de aprendizaje automático en la resistencia de materiales por la inclusión de fibras naturales. Caso de estudio: Influencia de la inclusión de fibra de abacá en la resistencia a la compresión de limos arenosos, Laboratorio de, Mecánica de Suelos, Pavimentos y Geotécnica de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador |