Desarrollo de algoritmos de clasificación supervisada de bajo coste computacional para sistemas embebidos orientado a la optimización de recursos lógicos

Desarrollar algoritmos de clasificación supervisada de bajo coste computacional para Sistemas Embebidos orientado a la optimización de recursos lógicos.En el presente trabajo de titulación se realiza una implementación de algoritmos de clasificación supervisada para sistemas embebidos de bajos recursos computacionales, ya que estos sistemas se ven limitados en el procesamiento de datos cuando se usan algoritmos de aprendizaje de máquina robustos, ocasionando en el sistema un alto tiempo de respuesta, debido a que, en el procesamiento es en donde se consume la mayor cantidad de recursos. Para su desarrollo, se aplicó técnicas de optimización de código para simplificar los procesos y el uso de recursos lógicos. Además, los mencionados algoritmos fueron evaluados bajo criterios de tiempo de procesamiento, tasa de error, tamaño y rendimiento. En la parte final como resultados relevantes, se observan las pruebas de los algoritmos de clasificación con cada base de datos utilizada, como también la implementación de curvas ROC y AUC. Con ello, se realiza una comparación de los resultados para determinar la eficiencia lograda por cada algoritmo optimizado.Ingenierí

Sistema biofeedback de sensores de detección de estrés mediante algoritmos de aprendizaje de máquinas en estudiantes universitarios

Diseñar un sistema biofeedback de sensores de detección de estrés mediante algoritmos de aprendizaje de máquinas en estudiantes universitarios.En este trabajo de titulación se desarrolla el sistema BIOSTRESS, este es un sistema Biofeddback de sensores que predice el nivel de estrés mediante algoritmos de aprendizaje de máquinas, el objetivo de este sistema es detectar estos niveles y ayudar a controlarlo mediante un posible tratamiento, sirviendo de apoyo para el trabajo que realizan los psicólogos. El diseño del sistema se basó en la metodología denominada Modelo en V y se encuentra conformado principalmente por la placa MySignals ya que sirve de ayuda para desarrollar sistemas e-Health. Además, cuenta con sensores biomédicos para detectar los cambios fisiológicos de los estudiantes y así obtener su información, con ello, se continua al procesamiento de los datos para determinar el nivel de estrés que posee el paciente, pudiendo visualizar mediante la interfaz de una aplicación desarrollada en el software Processing. Finalmente, la funcionalidad del sistema es analizado mediante pruebas a un grupo de 10 estudiantes de diferentes carreras entre hombres y mujeres, lo que ayudó a lograr la factibilidad del sistema, puesto que se obtuvo diferentes resultados entre los cuales el 70% de los sujetos de prueba presentan un nivel de estrés diferente del normal y con la ayuda del Biofeedback estos niveles se pueden normalizar. BIOSTRESS sería de gran utilidad a los profesionales en el tema para que el diagnóstico de las personas sea mucho más preciso.Ingenierí