| dc.contributor | Semillero de Investigación en Inteligencia Artificial K-IA | |
| dc.creator | Baquero-Rey, Luis E. | |
| dc.creator | Rhomandt, Joseph | |
| dc.creator | Vargas, Elkin | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-16T21:50:20Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-06T19:31:55Z | |
| dc.date.available | 2023-03-16T21:50:20Z | |
| dc.date.available | 2023-09-06T19:31:55Z | |
| dc.date.created | 2023-03-16T21:50:20Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier | https://repositorio.itc.edu.co/handle/001/541 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8702331 | |
| dc.description.abstract | La pandemia del COVID-19 trajo consigo grandes implicaciones para la humanidad, desde poner el mundo en jaque frente a las restricciones de movilidad, hasta llegar a implicar nuevos retos para los científicos; con el fin de tratar y hacerle frente a la situación. Esto conllevó, entre otras cosas, al desarrollo de nuevas vacunas en tiempo récord, apoyados desde luego, también en áreas de las ciencias de la computación, como lo es la Inteligencia Artificial.
El aprendizaje automático o machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Como apoyo a este esta investigación se plantea el uso de algunos de estos algoritmos para examinar texto real de los resúmenes de publicaciones científicas para identificar comportamientos, patrones y superposiciones, especialmente en el contexto de la exploración de datos que implica la temática abordada. | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Escuela Tecnológica Instituto Técnico Central | |
| dc.publisher | Bogotá | |
| dc.relation | 1. [1] O. Troisi , G. Fenza , M. Grimaldi y F. Loia , «Covid 19 sentiments in smart cities : The role of technology anxiety before and during the pandemic ,» Computers in Human Behavior , vol. 126, p. 106986, 2022.
2. [2] A. Doanvo , X. Qian y D. Ramjee , «Machine Learning Maps Research Needs in COVID 19 Literature ,» Patterns
, vol. 1, p. 100123,
3. [3] V. Vincent, «Integrating intuition and artificial intelligence in organizational decision making,» Business Horizons, vol. 64, pp. 425 438, 2021 | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |
| dc.title | Exploración y análisis de datos de texto masivos relativos a la crisis del COVID-19 | |
| dc.type | Informe de investigación | |
