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dc.contributor.authorMEDINA BARAHONA, CAMILO JOSE
dc.contributor.authorVILLARREAL GAVILANES, DAMIÁN FELIPE
dc.contributor.authorMORAN MAYA, JUAN PABLO
dc.date.accessioned2023-11-15T14:54:23Z
dc.date.available2023-11-15T14:54:23Z
dc.date.issued2023-11-24
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12276/1535
dc.description.abstractEn la actualidad, el Internet of Things (IoT) ha ganado una gran relevancia en diversos ámbitos, incluyendo el monitoreo y manejo de agua reciclada. Los sensores de IoT en este contexto generan una gran cantidad de datos que capturan información detallada sobre variables y eventos en tiempo real. Esta información brinda una oportunidad única para obtener conocimientos valiosos y tomar decisiones informadas en la gestión del agua reciclada. El análisis y la interpretación efectiva de estos datos generados por IoT representan un desafío significativo. La cantidad masiva de información disponible, junto con su alta dimensionalidad y complejidad, dificultan la identificación de patrones y relaciones útiles para la generación de predicciones y estadísticas precisas.es
dc.language.isoeses
dc.publisherAUNARes
dc.subjectMachine Learninges
dc.subjectMonitoreo de Agua Recicladaes
dc.subjectHiperparámetroses
dc.titleANÁLISIS Y EVALUACIÓN DE DATOS DE SENSORES DE IOT EN AGUA RECICLADA PARA LA GENERACIÓN DE PREDICCIONES Y ESTADÍSTICAS MEDIANTE TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOSes
dc.typeThesises
dc.clasificacionI.I.C.55es


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