Benites Noriega, JuanMamani Chipana¸ HeynerUniversidad Andina Néstor Cáceres Velásquez2026-06-152026-06-152025https://repositorio.uancv.edu.pe/handle/UANCV/6760La presente investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo de aprendizaje automático que permita mejorar la productividad en la pesca artesanal en la región de Áncash durante el año 2023. A partir de un análisis de datos históricos y actuales, se busca identificar los factores clave que influyen en la productividad, optimizar las actividades de pesca y validar el modelo mediante métricas de desempeño. El estudio adopta un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado, con un diseño metodológico no experimental. Se utilizarán técnicas descriptivas, correlacionales y predictivas para analizar una población de 5,500 registros de datos relacionados con la actividad pesquera. Las técnicas de recolección de datos en esta investigación son la observación de los pescadores así como la recolección y análisis de documentos y cuestionarios. Para la elaboración del modelo que se propone en este proyecto se utilizarán técnicas de machine learning, como las redes neuronales, árboles de decisión y algoritmos de regresión. Este modelo se utilizará para determinar la predicción de las coordenadas de las zonas de pesca y los parámetros que contribuirán a la optimización del esfuerzo pesquero. Se prevé que las predicciones del modelo sean evaluadas a través de técnicas tradicionales de comparación computacional, en función de la precisión, la exhaustividad, la puntuación F1 y el error absoluto medio (MAE), para que se pueda informar de la mejora del modelo respecto a los métodos tradicionales. Los propósitos de la elaboración del modelo son el incremento de la productividad de las actividades pesqueras y el mejoramiento de la toma de decisiones, el adelanto en la reducción de los costos que son perdidos en actividades pesqueras, la rentabilidad de actividades pesqueras y el incremento en la eficiencia de las actividades pesqueras. Más importante aún, el modelo busca contribuir a la sostenibilidad de la pesca artesanal y del ecosistema marino. La investigación ofrece al sector de la pesca artesanal un enfoque novedoso, que integra herramientas tecnológicas avanzadas para optimizar las actividades pesqueras, promover la sostenibilidad del sector y equilibrar el ecosistema.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Aprendizaje automáticoPesca artesanalProductividadSostenibilidadOptimizacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04