Título

Cuantificación y predicción de posibles casos de depresión en usuarios de Twitter utilizando machine learning

Autor

ENRIQUE ISIDORO VAZQUEZ RAMOS

Colaborador

SABINO MIRANDA JIMENEZ (Asesor de tesis)

Eric Sadit Téllez Avila (Asesor de tesis)

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Resumen o descripción

En el presente trabajo de investigación se abordarán conceptos enfocados a la creación y aplicación de un modelo de machine learning 1 alimentado por un corpus de tweets que dará como resultado una herramienta para poder predecir posibles casos de depresión en personas. Durante el transcurso del proyecto se estarán detallando las herramientas, teorías, análisis, procesos y resultados llevados a cabo para la realización de dicho modelo. En resumen, el trabajo se divide en 5 capítulos, en el primero se explica el planteamiento en general, la motivación y problemática, los objetivos y la contribución que se aportará al lector. El segundo capítulo muestra los conceptos y definiciones básicas que se deben tener para la construcción del modelo de machine learning, aquí mismo se muestran algunos estudios previos que diversos investigadores han realizado similares al que se aplica en esta investigación. En el tercer capítulo se habla acerca de la metodología que se aplicará, haciendo énfasis en los datos, herramientas y procedimiento. El cuarto capítulo define la estructura de los datos y da a conocer los resultados obtenidos de los experimentos realizados. Finalmente, en el quinto y último capítulo se podrán leer las conclusiones del proyecto, así como las áreas de oportunidad que surgieron al completarlo.

Editor

INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación

Fecha de publicación

16 de junio de 2022

Tipo de publicación

Otro

Trabajo de grado, maestría

Versión de la publicación

Versión publicada

Formato

application/pdf

Idioma

Español

Sugerencia de citación

Vázquez Ramos, Enrique Isidoro.(2022). Cuantificación y predicción de posibles casos de depresión en usuarios de Twitter utilizando machine learning. [Tesis maestría, INFOTEC].

Repositorio Orígen

Repositorio Institucional de INFOTEC

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