Sistema web de gestión de criptomonedas para automatizar la lectura de datos a través de la técnica de aprendizaje deep learning - Kristhoffer Cortes; Luis Vivas (My University, 2022)
El presente trabajo de grado plantea el desarrollo de un sistema web avanzado de gestión de criptomonedas para automatizar la lectura de datos a través de la técnica de aprendizaje Deep Learning para mejorar el margen de ganancias en las inversiones de las personas y las empresas en criptomonedas, prediciendo así los valores futuros de la misma junto con el análisis de la mejor opción a tomar, la misma se desarrolló con el lenguaje de programación Python, junto con JavaScript, HTML, CSS, TensorFlow y otras librerías para la realización de la red neural, además del manejador de base datos descentralizada FireBase. Proponiendo el uso de la metodología ágil XP (eXtreme Programming), En la actualidad se están incorporando las redes neuronales en todo tipo de áreas, a través de redes neuronales integradas por múltiples capas donde analiza una enorme cantidad de datos para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje y con la experiencia obtenida se van creando y reforzando las conexiones para el aprendizaje. La entrega del sistema se planificó para brindar una mejora en la predicción y toma de decisiones al momento de invertir en las criptomonedas. La línea de investigación de este trabajo está inmersa en desarrollo de nuevas tecnologías de la información y comunicación de la Universidad José Antonio Páez de la facultad de ingeniería de la escuela de ingeniería de computación.
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