53 para aprendizaje automático con un rango de tareas como tensorflow de google, se evidencia su programación en la figura 48.
Figura 48. Tensorflow código
4.4.
Validación de hipótesis Para la validación de la hipótesis se realizó un análisis de chi cuadrado, en la tabla 11
se observan las preguntas relacionadas con los indicadores de las variables, como: la frecuencia que se ha dejado encendido los dispositivos eléctricos, frecuencia en el uso de aplicaciones que le permita el control autónomo, frecuencia en el uso de aplicaciones en el celular y el control de las aulas por medio de un sistema IoT (p <0.05). Con lo antes indicado, se validó la hipótesis alternativa: el sistema IoT con machine learning influye significativamente en el control de equipos eléctricos en las aulas del Instituto Superior Tecnológico Tsáchila del cantón Santo Domingo. Tabla 11. Validación de hipótesis: Chi-cuadrado-probabilidad de IoT y machine learning Pregunta gl p ¿Con qué frecuencia se ha dejado encendido los 1 0.002 dispositivos eléctricos al salir de las aulas del ISTT? ¿Con qué frecuencia usa aplicaciones que le permita 1 0.015 el control autónomo de los dispositivos eléctricos? ¿Con qué frecuencia usa aplicaciones en su celular 1 0.009 que permiten el control de algún dispositivo eléctrico? ¿Considera usted que tener el control de las aulas por 1 0.049 medio de un sistema IoT ayuda a los docentes a evitar llamados de atención? Nota: gl = grados de libertad; p=significancia de probabilidad; 𝑋 2 = chi cuadrado
𝑿𝟐 9.468 5.902 6.750
3.878
