Saboya Rios, Nemias

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Saboya Rios, Nemias
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T-7848-2017

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    Item type:PublicaciĆ³n,
    Machine Learning Models for Salary Prediction in Peruvian Teachers of Regular Basic Education
    (2024-01-01)
    Tinoco Ramos, JosƩ
    ;
    Yupanqui Arellano, Jhoset
    ;
    Soria Quijaite, Juan Jesus  
    ;
    Saboya Rios, Nemias  
    This paper presents an analysis of machine learning (ML) models to predict the salaries of 108,317 appointed teachers in Ventanilla, Lima, Peru, using recent data. The focal point of the study is appointed teachers, deliberately excluding salaries of hired...
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    Item type:PublicaciĆ³n,
    A Flat-Hierarchical Approach Based on Machine Learning Model for e-Commerce Product Classification
    (2024-01-01)
    Cotacallapa, Harold
    ;
    Saboya Rios, Nemias  
    ;
    Canas Rodrigues, Paulo
    ;
    Salas, Rodrigo
    ;
    LĆ³pez Gonzales, Javier Linkolk  
    Within the e-commerce sphere, optimizing the product classification process assumes pivotal importance, owing to its direct influence on operational efficiency and profitability. In this context, employing machine learning algorithms stands out as a premier solution for effectively automating this process. The design of these models commonly adopts either a flat or local (hierarchical) approach. However, each of them exhibits significant limitations. The regional approach introduces taxonomic inconsistencies in predictions, whereas the flat approach becomes inefficient when dealing with extensive datasets featuring high granularity. Therefore, our research introduces a solution for hierarchical product classification based on a Machine Learning model that integrates flat and local (hierarchical) classification approaches using a 4-level electronic product dataset obtained from a renowned e-commerce platform in Latin America. In pursuit of this goal, a comparative analysis of seven machine learning algorithms, including Multinomial Naive Bayes, Linear Support Vector Classifier, Multinomial Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, FastText, and Voting Ensemble, was conducted. This hybrid approach model performs better than models using a single approach. It surpassed the top-performing flat approach model by 0.15% and outperformed the leading local approach (Local Classifier per Level) model by 4.88%, as measured by the weighted F1-score. Additionally, this paper contributes to the academic community by presenting a significant Spanish-language dataset comprising over one million products and discussing the preprocessing techniques tailored for the dataset. It also addresses the studyā€™s inherent limitations and potential avenues for future exploration in this field.
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    Item type:PublicaciĆ³n,
    Redes sociales colaborando con docentes de una universidad privada confesional
    (2017-09-25)
    Saboya Rios, Nemias  
    ;
    Lazo Ortiz, Johanna Raquel
    El propĆ³sito del estudio fue determinar el nivel de conocimiento, actitud y prĆ”ctica de las redes sociales como herramienta acadĆ©mica colaborativa en los docentes de una universidad privada confesional. La investigaciĆ³n fue de tipo bĆ”sica y de enfoque cuantitativo, con un diseƱo no experimental, transversal de tipo descriptivo; asimismo el estudio utilizĆ³ una muestra conformada por 100 docentes que utilizaban redes sociales como herramienta colaborativa en sus actividades acadĆ©micas. Los resultados estadĆ­sticos demostraron que los docentes tienen mejor actitud al utilizar las redes sociales como herramienta acadĆ©mica colaborativa, siendo esta dimensiĆ³n la que potencia el uso correcto de las redes sociales, sin embargo, en los conocimientos y prĆ”ctica los docentes estĆ”n aĆŗn limitados en aprovechar al mĆ”ximo dichas herramientas durante el proceso de enseƱanza- aprendizaje
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    Item type:PublicaciĆ³n,
    Stacking Ensemble Based Hyperparameters for the Prediction of Heart Disease
    (2023-01-01)
    Alfredo Daza
    ;
    Juana Bobadilla Cornelio
    ;
    Juan Carlos Herrera
    ;
    AngƩlica Medina ChƔvez
    ;
    NemĆ­as Saboya  
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    Item type:PublicaciĆ³n,
    FitorremediaciĆ³n mediante las especies palustre y flotante, Zantedeschia aethiopica y Eichhornia crassipes en el tratamiento de aguas residuales domĆ©sticas en la zona de la regiĆ³n natural Quechua-Cajamarca
    (2019-12-18)
    NuƱez Morales, Erlin
    ;
    Saboya Rios, Nemias  
    ;
    Cruz Huaranga, Milda Amparo  
    La investigaciĆ³n tuvo el propĆ³sito de evaluar la eficiencia del sistema de fitorremediaciĆ³n mediante las especies palustre (Zantedeschia aethiopica) y flotante (Eichhornia crassipes) en el tratamiento de aguas residuales domĆ©sticas en la regiĆ³n natural Quechua-Cajamarca, para ello se ubicĆ³ el punto de captaciĆ³n y la ubicaciĆ³n del proyecto, posteriormente se diseĆ±Ć³ e implementĆ³ el sistema de tratamiento considerando infiltraciones en el humedal subsuperficial horizontal que contuvo al sustrato, el agua a tratar, la especie Zantedeschia aethiopica con las medidas (ancho = 1.16 m, largo = 2.32 m, altura = 0.5 m) seguido del humedal superficial compuesto por el agua a tratar y la especie Eichhornia crassipes (ancho = 1.39 m, largo = 2.78 m, altura = 0.40 m). El tratamiento durĆ³ 90 dĆ­as, luego se monitoreo en la entrada y salida los parĆ”metros fisicoquĆ­micos y microbiolĆ³gicos cuyos resultados de remociĆ³n dieron para Aceites y grasas 76%, DBO5 95%, DQO 92%, SST 95%, turbidez 96%, N-NH3 64%, Conductividad 59%, y los valores mĆ”s bajos fueron Color 34% y CTT 22%. En el anĆ”lisis, el LMP que no cumpliĆ³ Ćŗnicamente fue CTT y los demĆ”s sĆ­, no obstante para los ECA cumplieron Aceites y Grasas, Color, Conductividad, temperatura, pH, SST, turbidez, y aquellos que no cumplieron N-NH3, DBO5, DQO, OD y CTT. En conclusiĆ³n se alcanzĆ³ un 70% de eficiencia de remociĆ³n, los parĆ”metros que no lograron la remociĆ³n adecuada para cumplir el LMP y ECA por completo indican la necesidad de implementar un tratamiento primario.
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    Item type:PublicaciĆ³n,
    Method for Optimizing Incident Handling Process for Telephony Outsourcing Companies
    (2024-05-28)
    Neyra-Cruz, Jose
    ;
    Haro-EnrĆ­quez, Jaime
    ;
    Daza, Alfredo
    ;
    Asin, Fernando
    ;
    Saboya Rios, Nemias  
    Communication service companies strive to maintain quality service, which implies having strategies that facilitate timely attention to incidents. In this context, this study proposes a method to improve incident management in an IP voice communication outsourcing company. The method was developed in three phases: preliminary analysis, improvement, and comparison. The preliminary analysis phase involved identifying the problem, defining indicators, conducting pre-measurement and developing solution proposals. The improvement phase included planning (defining requirements), designing the technical solution, coding and integrating the method, and testing it. Finally, the comparison phase evaluated the results before and after the implementation of the method using four indicators: incidents in queue for attention, incidents resolved outside of business hours, response time to Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) incidents, waiting time to be served. The sampling for the study was differentiated for each indicator and data were collected over a period of three months for "pre" and five months for "post". The results showed the complete elimination of waiting time for AD user support. Additionally, the time to resolve incidents was reduced to 36 seconds.The workload of the attentions was also considerably reduced thanks to the automation of the process.
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    Item type:PublicaciĆ³n,
    Business Process Management SaaS para la gestiĆ³n de proyectos concursables en un contexto universitario
    (2018-10-18)
    Saboya Rios, Nemias  
    ;
    Tocto Cano, Esteban  
    ;
    Aguilar Alvarado, Edward Jean Pierre
    ;
    Loaiza Jara, Omar Leonel  
    BPM es una metodologĆ­a que estĆ” enfocada principalmente a la gestiĆ³n de procesos, mĆ”s que en sus resultados; a comparaciĆ³n de otras como la gestiĆ³n de la calidad total (TQM), Lean, Six sigma entre otros. El propĆ³sito de la investigaciĆ³n fue elaborar un modelo de proceso para mejorar la gestiĆ³n de proyectos concursables en un contexto universitario con el enfoque Business Process Management SaaS. El tipo de investigaciĆ³n fue de tipo aplicada con enfoque cuantitativo y a su vez tecnolĆ³gica porque se propuso formalizar el proceso apoyado con una aplicaciĆ³n en la nube bajo el enfoque BPM SaaS. Para el desarrollo de la investigaciĆ³n se utilizĆ³ las herramientas de la suite de Bizagi Studio para el diseƱo de los procesos y para la contrataciĆ³n de los resultados se elaborĆ³ un instrumento que fue validado por expertos y aplicado a representantes de docentes, administradores y estudiantes. Los resultados demostraron que el proceso para gestionar los proyectos concursables cumplen de manera efectiva con los requerimientos establecidos, de modo que los resultados estadĆ­sticos corroboran que el 60% y el 100% de los que validaron el proceso indicaron que el modelamiento y el diseƱo estĆ”n en un nivel Excelente y el 90% de los mismos manifestaron que el monitoreo y la ejecuciĆ³n del proceso se encuentran en el mismo nivel. El estudio realizado demostrĆ³ que a partir del diseƱo, modelado, control y ejecuciĆ³n del proceso propuesto basado en BPM SaaS logrĆ³ que contribuya a la gestiĆ³n de los proyectos concursables.
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    Item type:PublicaciĆ³n,
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    Item type:PublicaciĆ³n,
    DiseƱo de un modelo de arquitectura empresarial para publicaciones cientƭficas basado en ADM - TOGAF 9.0
    (2018-03-20)
    Saboya Rios, Nemias  
    ;
    Loaiza Jara, Omar Leonel  
    ;
    Levano Rodriguez, Danny  
    El objetivo esta investigaciĆ³n fue proponer el diseƱo de un modelo de arquitectura empresarial para publicaciones cientĆ­ficas basado en TOGAF 9.0 y modelado en Archimate para la Universidad Peruana UniĆ³n La investigaciĆ³n es de tipo tecnolĆ³gica ya que propone una soluciĆ³n a la necesidad de lograr el posicionamiento a travĆ©s de un nivel de visibilidad aceptable para publicaciones cientĆ­ficas segĆŗn lĆ­neas de investigaciĆ³n.
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    Item type:PublicaciĆ³n,
    Modelo bayesiano nutricional para el pronĆ³stico de la morbilidad en neonatos
    (2019-12-27)
    Soria Quijaite, Juan Jesus  
    ;
    Saboya Rios, Nemias  
    ;
    Loaiza Jara, Omar Leonel  
    Se ha diseado esta investigacin con el objetivo de formular un modelo bayesiano nutricional para el pronstico de la morbilidad en neonatos de madres gestantes de Lima Metropolitana. Este modelo est basado en algoritmos de Naive Bayes que consiste en clasificar el aprendizaje automtico con variables predictoras independientes entre si. Asimismo, se ha aplicado algoritmos matemticos para la exploracin de la informacin respecto a la prevencin de posibles problemas relacionados con la salud. Se utiliz 13 variables nutricionales predictoras propuesta por Krauss. La investigacin consiti en primer lugar, en la recopilacin de la informacin nutricional de manera controlada de las gestantes involucradas, luego, se analiz la informacin para determinar la relacin de las variables ms influyentes , posteriormente se elabor el modelo bayesiano de caracterstica acclica y dirigida compuesta por nodos y aristas, porque se conoce que las variables afectan directamente a la morbilidad del neonato y finalmente se valid el modelo considerando los resultados estadsticos de las variables nutricionales, como parte del proceso de formulacin del modelo y por juicio de expertos en el tema. En conclusin, las variables predictoras que influyen directamente son: panes, azcares, aceites, grasas y sal; e indirectamente: frutas, agua, verduras y hortalizas; asimismo el modelo pronostica la morbilidad del neonato con una probabilidad del 92 % y un error del 8.0 %.
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