No abstract

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This chapter presents the implementation of a Genetic Algorithm into a framework for machine learning that deals with the problem of identifying the factors that impact the health state of newborns in Mexico. Experimental results show a percentage of correct clustering for unsupervised learning of 89%, a real life training matrix of 46 variables, was reduced to only 25 that represent 54% of its original size. Moreover execution time is about one and a half minutes. Each risk factor (of neonatal health) found by the algorithm was validated by medical experts. The contribution to the medical field is invaluable, since the cost of monitoring these features is minimal and it can reduce neonatal mortality in our country.

En la actualidad, existe un constante cambio en todas las áreas del conocimiento, esto ha tenido un mayor impulso  debido,  sin  duda,  al  apoyo  que  la  tecnología  ha  brindado  en  cada  una  de  ellas.  En  el  ámbito  educativo  no  es  la  excepción, las tecnologías de información y comunicación (TIC) han influido en el cambio de los procesos de enseñanza-aprendizaje, de una enseñanza centrada en el maestro a  un  aprendizaje  centrado  en  el  alumno,  de  una  educación  limitada a una diversificada.