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Análisis de rendimiento de modelos gratuitos de Machine Learning (aprendizaje automático) utilizados en infraestructura de la nube en la predicción de la diabetes Analysis of the performance of free Machine Learning models used in cloud infrastructure for diabetes prediction. Alfaro Quintero, Diego Fernando Chaparro Macias, Diana Milena Lozano Novoa, Juan Pablo Palma Roa, Juan David Chéry Leal, Marie José Evaluación de proyectos Aprendizaje automático Asistencia médica Servicios de salud preventiva diabetes aprendizaje automático gestión de salud algoritmo de entrenamiento diabetes machine learning healthcare management training algorithm El aprendizaje automático es una herramienta que, aplicada a la detección de enfermedades como la diabetes, puede optimizar los procesos de prevención, detección y gestión en salud pública, pero la implementación de estas tecnologías comúnmente se ve bloqueada por la brecha en conocimientos técnicos y los altos costos, incluso en etapas piloto. Este estudio presenta un ejercicio de selección de datos, preprocesamiento y utilización de varias herramientas gratuitas de Machine Learning en la nube, que ofrecen una configuración sencilla y facilitan el entrenamiento de modelos para minimizar costos y tiempo en la prevención de la enfermedad. Los resultados son evaluados y comparados con diferentes métricas que demuestran la capacidad y facilidad que ofrecen estas herramientas para tareas de clasificación de pacientes sanos y pacientes con diabetes. Machine Learning is a tool that, when applied to disease detection such as diabetes, can optimize processes for prevention, detection, and management in public health. However, the implementation of these technologies is often hindered by the knowledge gap and high costs, even in pilot stages. This study presents an exercise in data selection, preprocessing, and the use of various free cloud-based Machine Learning tools, which offer simple setups and facilitate model training to minimize costs and time in disease prevention. The results are evaluated and compared using different metrics that demonstrate the capabilities and ease these tools provide for classifying healthy patients and patients with diabetes. Especialista en Machine Learning Especialización 2025-03-03T14:25:51Z 2025-03-03T14:25:51Z 2025-01-20 Trabajo de grado - Especialización bachelor thesis http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://hdl.handle.net/10882/14477 instname:Universidad Ean reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva repourl:https://repository.ean.edu.co/ spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ info:eu-repo/semantics/openAccess Abierto (Texto Completo) Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia pdf 72 páginas Recurso electrónico application/pdf application/pdf application/pdf Universidad EAN Especialización en Machine Learning Facultad de Ingeniería