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Pronósticos con algoritmos de aprendizaje automático. Estudio comparativo

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dc.contributor.author Peña Araya, Jorge Andres
dc.date.accessioned 2020-12-09T02:15:12Z
dc.date.available 2020-12-09T02:15:12Z
dc.date.issued 2020-12-08
dc.identifier.uri http://132.248.52.100:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/17444
dc.description Pronosticamos las ventas un año antes que una organización que utiliza los algoritmos de aprendizaje automático más importantes, incluidos los algoritmos de aprendizaje profundo y los métodos estadísticos tradicionales. Proponemos utilizar un enfoque secuencial para resolver el problema de la previsión de varios pasos para series de tiempo. Generación de lotes de datos temporales para entrenar y validar los modelos. es_ES
dc.description.abstract Se compararon los métodos estadísticos y los algoritmos de aprendizaje automático para realizar pronósticos de múltiples pasos. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Pronósticos de múltiples pasos es_ES
dc.subject Algoritmos de aprendizaje automático es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Aprendizaje supervisado es_ES
dc.subject Deep learning es_ES
dc.subject Redes neuronales artificiales es_ES
dc.title Pronósticos con algoritmos de aprendizaje automático. Estudio comparativo es_ES
dc.type Tesis es_ES
dc.director.trabajoescrito Segura Perez, Esther
dc.carrera.ingenieria Ingeniería industrial es_ES


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  • Tesis 2020
    Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2020.

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