Integrantes Grupo 3
Isabel Pareja
Hugo Febres
Ricardo Hinostroza

Resumen – Es Una empresa privada dedicada a la comercialización de productos químicos para la construcción y la industria. Ofrecen una variedad de productos de alta calidad para satisfacer las necesidades de clientes en diferentes sectores, desde la construcción de edificios y la fabricación en general. Además de la venta de productos. en tal sentido, se propone hacer uso de los algoritmos de Inteligencia Artificial para realizar el pronóstico de venta. Se utilizará herramientas de programación de Google Colab y Python y la metodología de aprendizaje supervisado, la cual permitirá aplicar el tratamiento y entrenamiento de los datos de forma faseada y correcta.

MODELO DE PREDICCIÓN DE LOS ALUMNOS DE LA CEPRE QUE INGRESAN Y NO INGRESAN A LA UNI USANDO REDES NEURONALES

Grupo Número 3 - Out the Box
Integrantes:
Héctor Hugo Febres
Ricardo Hinostroza Levano
Isabel Pareja

Descripción del Problema
La necesidad de saber si el alumno va a ingresar o no a la universidad.
Para ello se obtiene información personal, económica y académica de diferentes estudiantes de diferentes colegios, zonas, regiones y distritos que realizarán su preparación para postular a la universidad.
Por lo que se requiere del diseño de un modelo de predicción.

Solución del Problema
¿Por qué va a utilizar modelos de IA para resolver el problema?
Se utiliza el modelo de Redes Neuronales para la solución a esta necesidad porque es un modelo de aprendizaje elevado, automatizado y profundo y por tener un mayor procesamiento de datos para resolverlo rápidamente y de manera intuitiva.

Resultados
La RN se entrena bajo 100 iteraciones (epochs), se visualiza su mejora en reducción de la pérdida y la mejora del accuracy hasta encontrar la mejor relación final.
De la matriz de confusión se observa que 18,751 resultado positivos fueron acertados
Observamos que los accuracy presentan valores casi muy cercanos entre los dos.
recall_train: 0.8284 .
recall_test: 0.8359 .