Técnicas y Herramientas de Deep Learning para la Predicción Meteorológica Inteligente

In this paper, an analysis of deep learning techniques for weather forecasting using statistical downscaling approaches was developed. These are important, since they allow adjusting large-scale climate projections generated by the GCM climate model to more accurate and defined forecasts for specific areas, thus allowing overcoming the limitations of traditional numerical models in the representation of local and small-scale phenomena. Studies implementing Convolutional Neural Networks (CNN) and Generative Adversarial Networks (GAN) were analyzed in order to improve the spatial and temporal resolution of climate data. Both tools and techniques have proven to be effective in projects such as VALUE, which is in charge of evaluating downscaling methods in Europe, and DL4DS, a Python library in charge of applying deep learning algorithms to empirical downscaling of climate data. The main objective of this paper was to analyze the effectiveness of both tools and techniques focused on accuracy, scalability and computational efficiency, providing a complete overview of their use for the improvement of local weather forecasting.En el presente artículo, se desarrolló un análisis de las técnicas de aprendizaje profundo para lograr una predicción meteorológica usando los enfoques estadísticos de reducción de escala. Estos son importantes, ya que permiten ajustar las proyecciones climáticas de gran escala generadas por el modelo climático MCG a pronósticos más exactos y definidos para áreas específicas, de tal manera permitiendo sobrepasar las limitaciones de los modelos numéricos tradicionales en la representación de fenómenos locales y de pequeña escala. Se analizaron estudios que ponen en práctica las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes Generativas Adversariales (GAN) con el objetivo de poder mejorar la resolución espacial y temporal de los datos climáticos. Ambas herramientas y técnicas han demostrado ser efectivas en proyectos como VALUE, que se encarga de evaluar métodos de downscaling en Europa, y DL4DS, una biblioteca en Python, encargada de aplicar algoritmos de aprendizaje profundo al downscaling empírico de datos climáticos. El principal objetivo de este artículo fue analizar la efectividad de ambas herramientas y técnicas enfocadas en la precisión, escalabilidad y eficiencia computacional, brindando una perspectiva completa de su uso para la mejora de las predicciones meteorológicas a nivel local

El Rol de la Inteligencia Artificial en la Ciencia de Datos: Perspectivas Teóricas y Desafíos Emergentes

The article explored how Artificial Intelligence (AI) and Data Science have revolutionized the creation and analysis of information by integrating advanced methodologies that overcome traditional barriers in the interpretation of complex data. Fundamental concepts and current technical and ethical challenges were addressed, highlighting the automation of the analytical lifecycle through AutoML, the implementation of explainable models and the management of algorithmic biases. The research also examined the limitations of AI in processing unstructured data and its interaction with emerging technologies such as blockchain and quantum computing. The results highlighted the importance of establishing regulations that guarantee the balance between technological innovation and the protection of human rights in a context of big data and automated decisions. It concludes by emphasizing that the impact of AI transcends the technical, consolidating it as an engine of interdisciplinary progress, promoting both the progress of human knowledge and sustainable practical applications, always under ethical and regulated approaches.El artículo exploró cómo la Inteligencia Artificial (IA) y la Ciencia de Datos han revolucionado la creación y análisis de información al integrar metodologías avanzadas que superan las barreras tradicionales en la interpretación de datos complejos. Se abordaron conceptos fundamentales y desafíos técnicos y éticos actuales, destacando la automatización del ciclo de vida analítico mediante AutoML, la implementación de modelos explicables y la gestión de sesgos algorítmicos. La investigación examinó también las limitaciones de la IA en el procesamiento de datos no estructurados y su interacción con tecnologías emergentes como blockchain y la computación cuántica. Los resultados subrayaron la importancia de establecer normativas que garanticen el equilibrio entre innovación tecnológica y la protección de derechos humanos en un contexto de big data y decisiones automatizadas. Concluye enfatizando que el impacto de la IA trasciende lo técnico, consolidándola como motor de avance interdisciplinario, impulsando tanto el progreso del conocimiento humano como aplicaciones prácticas sostenibles, siempre bajo enfoques éticos y regulados

¿Cuál es la mejor Estrategia para medir la Calidad del Software?

The success of a software product basically depends on catering for the users´ need. This implies, providing the product on time and within the estimated costs so as to fulfill the specified requirements and the users´ expectations. In this respect, it is necessary to have a strategy that allows to monitor the software product quality, and from this point onwards make the necessary adjustments with the sole objective of enhancing the final product. Taking this into consideration, this article proposes to involve the user during the whole life cycle process “Testing”, taking as a basis the ISO 9126 standard, with the ultimate aim of evaluating and upgrading the software quality, leading to the end users´ contentment.El éxito de un producto de software, consiste básicamente en satisfacer las necesidades de los usuarios. Esto implica, entregar un producto en el tiempo estimado y que no sobrepase los costos, cumpliendo de esta manera con los requerimientos especificados y las necesidades/expectativas de los usuarios.  En este sentido, es necesario tener una estrategia que nos permita medir la calidad del producto de software, y a partir de esto, realizar los ajustes necesarios, con el objetivo de mejorarlo. Ante ello, este trabajo propone la participación del usuario final en todo el ciclo de vida Testing, tomando como base el Estándar ISO 9126, con el fin de medir y mejorar la calidad del software, logrando como consecuencia la satisfacción del mismo

Propuesta de un modelo de mantenimiento de software para pequeñas empresas en Benguela

This research focuses on the insufficient adaptability of the maintenance process within the life cycle of management software in small national companies, based on international standards framed in the area, which makes it difficult to guide the software maintenance execution process. The main objective is to provide the development of a software maintenance procedure adjusted to the specific needs and characteristics of small businesses. The methodology used is mixed, where the opinions of officials were recognized and the SPSS statistical program was used for data analysis. The expected results of the use and application of this maintenance management proposal will extend the useful life of the systems, making better use of the company's existing IT tools. This implies reusing solutions implemented based on current needs, avoiding throwing them away. In addition, a detailed procedure is offered that guides the performance of software maintenance in the national industry, seeking to strengthen the software industry in Angola by providing an efficient model adapted to the needs of small businesses. This study presents a proposed software maintenance procedure for small businesses in Benguela. A mixed methodology has been used and it is expected that the results will contribute to extending the useful life of the systems and improving their operability and quality. The proposal seeks to strengthen the software industry in Angola by providing an efficient model adapted to the needs of small businesses.Esta investigación se enfoca en la insuficiencia de adaptabilidad del proceso de mantenimiento dentro del ciclo de vida del software de gestión en pequeñas empresas nacionales, basado en estándares internacionales enmarcados en el área, lo cual dificulta guiar el proceso de ejecución del mantenimiento de software. El objetivo principal es proporcionar un modelo de mantenimiento de software ajustado a las necesidades y características específicas de las pequeñas empresas. La metodología utilizada es mixta, donde se reconocieron opiniones de los funcionarios y se utilizó el programa de estadística SPSS para el análisis de los datos. Los resultados esperados del uso y aplicación de esta propuesta de gestión de mantenimiento permitirán extender la vida útil de los sistemas, aprovechando mejor las herramientas informáticas existentes en la empresa. Esto implica reutilizar soluciones implementadas en función de las necesidades actuales, evitando desecharlas. Además, se ofrece un procedimiento detallado que guía la realización del mantenimiento de software en la industria nacional, buscando fortalecer la industria del software en Angola al proporcionar un modelo eficiente y adaptado a las necesidades de las pequeñas empresas. Este estudio presenta una propuesta de procedimiento de mantenimiento de software para pequeñas empresas en Benguela. Se ha utilizado una metodología mixta y se espera que los resultados contribuyan a extender la vida útil de los sistemas y mejorar su operatividad y calidad. La propuesta busca fortalecer la industria del software en Angola al proporcionar un modelo eficiente y adaptado a las necesidades de las pequeñas empresas

Inteligencia artificial en la gestión predictiva de incidentes de TI

This systematic review synthesizes the literature on the application of Artificial Intelligence (AI) in predictive incident management in Information Technology (IT). The study focuses on evaluating the predictive capability of AI-based solutions and identifying areas for future research. Using the PRISMA methodology, comprehensive searches were conducted in academic databases using specific search equations. Fifteen articles were selected that addressed the topic from various perspectives, highlighting the use of advanced techniques such as machine learning, deep learning, and transformers to enhance accuracy in predicting IT incidents. Furthermore, it explored how AI for IT Operations (AIOps) facilitates the automation and proactive management of incidents, thereby optimizing operational efficiency and system availability. The findings underscore the effectiveness of these technologies in reducing incident resolution times and improving organizational resilience against emerging technological challenges. Overall, this review emphasizes the importance of continuous innovation and strategic integration of AI in IT service management to enhance operational efficiency and strengthen organizational adaptability.Esta revisión sistemática sintetiza la literatura sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la gestión predictiva de incidentes de Tecnologías de la Información (TI). El estudio se enfoca en evaluar la capacidad predictiva de las soluciones basadas en IA y en identificar áreas de oportunidad para investigaciones futuras. Utilizando la metodología PRISMA, se realizaron búsquedas exhaustivas en bases de datos académicas utilizando ecuaciones de búsqueda específicas. Se seleccionaron 15 artículos que abordan el tema desde diferentes perspectivas, destacando el uso de técnicas avanzadas como machine learning, deep learning y transformadores para mejorar la precisión en la predicción de incidentes de TI. Además, se exploró cómo la IA para Operaciones de TI (AIOps) facilita la automatización y gestión proactiva de incidentes, optimizando así la eficiencia operativa y la disponibilidad del sistema. Los hallazgos resaltan la efectividad de estas tecnologías en la reducción del tiempo de resolución de incidentes y en la mejora de la resiliencia organizacional frente a desafíos tecnológicos emergentes. En conjunto, esta revisión subraya la importancia de la innovación continua y la integración estratégica de IA en la gestión de servicios de TI para mejorar la eficiencia operativa y fortalecer la capacidad de adaptación de las organizaciones

Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para la diferenciación del nivel socioeconómico

In this project, a differentiation is made between people through different parameters such as age, sex, educational level, among others, to try to calculate how much their salary could rise. This problem is important to solve because then a person could predict her future income through the decisions she would make in the present, such as how much education she should receive and when to start working to gain experience. Our procedure to solve this problem has been two statistical analyses, the first linear regression and a decision tree to be able to make a comparison between them, we have tested them using tools such as Colab (Python) and a dataset. Our population for our work was 32,000 records (rows). The results were that through the decision tree there was a precision of 0.88 and an accuracy of 0.82. And with respect to the logistic regression we obtained a precision of 0.80 when for the salary <=50K and 0.72 when the salary is >50K, the accuracy obtained is 0.7912. Concluding that between these two tools we are left with the Decision Tree.En este proyecto se hace una diferenciación entre personas a travez de diferentes parametros como edad,sexo,nivel educativo entre otros,para tratar de calcular a cuanto podria asender su salario. Este problema es importante a resolver por que así una persona podría predecir su futuros ingresos a través de las decisiones que tomaría en el presente, como por ejemplo hasta qué grado de educación debe recibir y cuando ya comenzar a trabajar para obtener experiencia. Nuestro procedimiento para resolver este problema han sido dos análisis estadísticos ,el primero regresión lineal y un árbol de decisión para poder hacer una comparativa entre estos, las hemos probado usando herramientas como Colab (Python) y un dataset. Nuestra población de nuestro trabajo fue de 32000 registros (filas).Los resultados fueron que a través del árbol de decisión hubo una precisión de 0.879 y un accuracy de 0.817 .Y con respecto a la regresión logística obtuvimos una precisión de 0.80 cuando para el sueldo <=50K y 0.72 cuando el sueldo es >50K, el accuracy obtenido es de 0.7912. Dando por conclusión que entre estas dos herramientas nos quedamos con el Árbol de decisión

Clasificador de Comentarios Toxicos en los Videojuegos

Toxicity can have a major impact on player engagement and satisfaction. It is a complex phenomenon that has diverse causes and consequences. Among the most common causes are anonymity, competitiveness and frustration. The consequences can be serious, such as harassment, abandonment of the game and psychological damage. Gaming companies are working to find ways to address forms of toxicity on their platforms. One of the most common interactions with toxicity occurs in chat windows or in-game messaging systems. The proposed work is to pull some chat messages that occur in these "lobbies" or take them offline so that they can be categorized to determine if the player who wrote in the chat committed an infraction and depending on the category take action on the case.La toxicidad puede tener un gran impacto en el compromiso y la satisfacción del jugador. Se trata de un fenómeno complejo que tiene causas y consecuencias diversas. Entre las causas más comunes se encuentran la anonimidad, la competitividad y la frustración. Las consecuencias pueden ser graves, como el acoso, el abandono del juego y el daño psicológico. Las empresas de juegos están trabajando para encontrar formas de abordar las formas de toxicidad en sus plataformas. Una de las interacciones más comunes con la toxicidad se produce en las ventanas de chat o en los sistemas de mensajería del juego. El trabajo propuesto es sacar algunos mensajes de chat que se dan en estos “lobby” o sacarlos de internet para así poder clasificarlos y determinar si el jugador que escribió en el chat cometió una infracción y dependiendo de la categoría tomar acciones en el caso

Clasificación de comentarios suicidas en Reddit

The project focuses on the development of a Natural Language Processing (NLP) algorithm designed to detect suicidal comments on the Reddit platform and subsequently perform a negative sentiment analysis for the purpose of providing support to users who may be at risk of suicide. To achieve this goal, the project combines concepts and techniques from artificial intelligence, natural language processing and psychology/psychiatry. To evaluate the efficiency of the project we applied the F1 metric obtaining a fairly acceptable result with respect to a textual classification.El proyecto se enfoca en el desarrollo de un algoritmo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) diseñado para detectar comentarios suicidas en la plataforma Reddit y posteriormente  realizar un análisis de sentimientos negativos con el propósito de brindar apoyo a los usuarios que puedan encontrarse en riesgo de suicidio. Para lograr este objetivo, el proyecto combina conceptos y técnicas de inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural y psicología/psiquiatría. Para  evaluar  la  eficiencia  del  proyecto aplicamos la métrica F1 obteniendo un resultado bastante aceptable respecto a una clasificación textual

Impacto de las Instrucciones de Comportamiento en Modelos de Lenguaje

The impact of behavioral instructions on language models is a fundamental area of research in the field of processing for language that is human. This study focuses on analyzing how specific directions provided to language models affect their performance and efficiency on various tasks. It examines in detail the importance of instructions in the understanding for languages to be human and their influence on applications in activities such as machine translation, textual content creation, and document categorization. It discusses how behavioral instructions impact the configuration and training of models, as well as their predictive and generative capabilities. Concrete examples of how instructions can improve or limit the performance of linguistic models in different contexts are presented. The results obtained highlight the need to carefully consider behavioral instructions when developing and evaluating languages and their models, with the desire to optimize their accuracy and perform well on various linguistic tasks.El impacto de las instrucciones de comportamiento en modelos de lenguaje es un área de investigación fundamental en el ámbito del procesado para el lenguaje que sea humano. Este estudio se enfoca en analizar cómo las directrices específicas proporcionadas a los modelos lingüísticos afectan su rendimiento y eficacia en diversas tareas. Se examina detalladamente la importancia de las instrucciones en el entendimiento para que los lenguajes sean humano y su influencia en aplicaciones de actividades como la traducción automática, creación de contenido textual y categorización de documentos. Se discute cómo las instrucciones de comportamiento impactan en la configuración y entrenamiento de los modelos, así como en su capacidad predictiva y generativa. Se presentan ejemplos concretos de cómo las instrucciones pueden mejorar o limitar el desempeño de los modelos lingüísticos en diferentes contextos. Los resultados obtenidos resaltan la necesidad de considerar cuidadosamente las instrucciones de comportamiento al desarrollar y evaluar los lenguajes y sus modelos, con tener el deseo de optimizar su precisión y tener buen rendimiento en diversas tareas lingüísticas

Clasificador de Reseñas de Videojuegos de la Plataforma Steam

This paper leverages a dataset generously provided by the Steam community, encompassing over 37 millionuser recommendations for various video games. These meticulously cleaned and preprocessed data originateexclusively from the Steam Store, a platform for online downloadable content in the realm of video games. Theprimary objective of this study is to conduct a sentiment analysis of user comments within the Steam Store,discerning both negative and positive emotions. The dataset comprises three distinct subsets, and this studyfocuses exclusively on the recommendations dataset for its analysis.Este documento utiliza un dataset ofrecido por la comunidad de Steam, el cual recopila m´as de 37 millonesde recomendaciones de usuarios de distintos videojuegos, estos datos datos est´an cuidadosamente limpiadosy preprocesados, y todos ellos son provenientes de la Steam Store, la cual es una plataforma de contenidodescargable de videojuegos en l´ınea. Lo que se har´a con este dataset ser´a un an´alisis de comentarios de cadausuario de la Steam Store con la finalidad de clasificar emociones, tanto negativas como positivas. El datasetest´a constituido por tres conjuntos de datos, donde utilizaremos solo las recomendaciones para realizar estetrabajo