Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)Beltrán Forero, Sergio DanielOrtiz Díaz, Jhon Michael2021-09-022021-09-022021-06-04http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4802The diseases that human beings suffer in many cases do not have a clear origin, but when it affects a person it prevents them from having an adequate life. Such is the case of Parkinson's disease, it is a neurodegenerative disease that occurs in people at a certain stage of their life, despite the fact that drugs may or may not help to live with this condition, currently there is no cure as such and every time the figures on the number of people suffering from this disease grow because there is no effective treatment. Something that could help to predict it has to do with the use of machine learning, from the data that we have, it can be determined what condition that person will have, that is, whether or not they will develop PD (Parkinson's disease), with the help of studies and data obtained related to the subject, models can be trained to make a better predictionLas enfermedades que llegan a padecer los seres humanos en muchos casos no tienen un origen claro, pero cuando afecta a una persona impide que tenga una vida adecuada. Tal es el caso de la enfermedad de Parkinson, se trata de un padecimiento neurodegenerativo que les da a las personas en cierta etapa de su vida, pese a que los medicamentos podrían o no ayudar a vivir con esa condición, en la actualidad no existe una cura como tal y cada vez las cifras sobre la cantidad de personas que padecen esta enfermedad crecen porque no hay un tratamiento efectivo. Algo que podría ayudar a predecirlo tiene que ver con el uso del aprendizaje automático, a partir de datos que se tienen, se puede determinar que condición tendrá esa persona, es decir si desarrollará o no la EP (Enfermedad del Parkinson), con ayuda de estudios y datos obtenidos relacionados al tema se pueden entrenar modelos para hacer una mejor predicciónspaAcceso abiertoAprendizaje AutomáticoParkinson616.8Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)Machine learninginfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Adamssen, J. (2020). Inteligencia artificial: Cómo el aprendizaje automático, la robótica y la ... - John Adamssen - Google Libros.ALAKH SETHI. (s/f). Transformar función en Python, Pandas. analyticsvidhya. Alonso Romero, L., & Calonge Cano, T. (s/f). Capítulo 1.-Redes Neuronales y Reconocimiento de PatronesBerzal, F. (s/f). Breve historia de la inteligencia artificial: el camino hacia la empresa. Recuperado el 8 de septiembre de 2020, de https://asesoresdepymes.com/breve-historia-la-inteligencia-artificial-caminohacia-la-empresa/Christian Versloot. (s/f). ¿Cómo utilizar Dropout con Keras? - MachineCurve.Collab. (s/f). Te damos la bienvenida a Colaboratory - Colaboratory.conexion capital. (2018). Cerca de 1.000 pacientes con párkinson fueron atendidos en 2018 en Bogotá. 26 de diciembre de 2018. https://conexioncapital.co/panorama-parkinson-bogota/Constitución Politica de Colombia. (s/f). Artículo 15 de la Constitución Política de Colombia. Recuperado el 10 de septiembre de 2020, de https://www.constitucioncolombia.com/titulo-2/capitulo-1/articulo-15Cornellius Yudha Wijaya. (2021). 5 método de selección de funciones de ScikitLearn que debe conocer | de Cornellius Yudha Wijaya | Mar, 2021 | Hacia la ciencia de datosDaniel Burrueco. (s/f-a). sklearn.model_selection.train_test_split | Interactive ChaosEstevez, M. (s/f). Un acercamiento a los modelos de clasificación - Inteligencia Analítica. Recuperado el 10 de septiembre de 2020, de https://inteligenciaanalitica.com/acercamiento-modelos-clasificacion/Federación Española. (s/f). DÍA MUNDIAL DEL PÁRKINSON 2019 - Federación Española de Parkinson. Recuperado el 9 de marzo de 2021, de https://www.esparkinson.es/diamundialdelparkinson/instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/