Estratificación temporal de Aedes Aegypti basada en herramientas geoespaciales y aprendizaje automático

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En el presente trabajo, por un lado, implementa un framework para la generación de modelos de aprendizaje automático (ML) con el objetivo de estimar la abundancia de vectores de Dengue, Zika y Chikungunya. A su vez, se entrenan y evalúan modelos no lineales para modelar las poblaciones del mosquito...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Scavuzzo, Juan Manuel
Otros Autores: Sanchez, Jorge
Formato: bachelorThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Applied computing
Machine Learning
Epidemiology
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/10760
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
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description En el presente trabajo, por un lado, implementa un framework para la generación de modelos de aprendizaje automático (ML) con el objetivo de estimar la abundancia de vectores de Dengue, Zika y Chikungunya. A su vez, se entrenan y evalúan modelos no lineales para modelar las poblaciones del mosquito. Éstos poseen mayor capacidad de generalización, en comparación con los modelos que actualmente se utilizan para tal fin. En este trabajo se propone resolver el problema de la decisión de qué modelo utilizar en las localidades que no poseen datos de entrenamiento a través de un concepto novedoso en el campo de la epidemiología, que establece relaciones de cercanía entre regiones teniendo en cuenta sus características ambientales: la Distancia Ambiental Normalizada
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