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http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/14264
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Carrera Buri, Félix Miguel | - |
dc.contributor.author | Garcés Camacho, Hans Sebastián | - |
dc.date.accessioned | 2020-03-17T16:43:05Z | - |
dc.date.available | 2020-03-17T16:43:05Z | - |
dc.date.issued | 2020-02-27 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/14264 | - |
dc.description | Hoy en día el mundo está pasando por una transformación digital, sectores tanto financieros, comerciales, logísticos, climáticos, tecnológicos, de telecomunicaciones, entre otros están adoptando nuevas herramientas tecnológicas que le permitan determinar o anticipar comportamientos probabilísticos y que puedan estar preparados de alguna forma ante cualquier situación adversa con la finalidad de disminuir el riesgo o el impacto causado. La inteligencia artificial es uno de los conceptos novedosos que han causado un gran impacto en los últimos años, puesto que esta utiliza grandes bases de datos para poder optimizar la habilidad de predecir lo que la empresa desee. Machine Learning es el ejemplo más claro de optimización de recursos puesto que con una gran cantidad de información, este aprendizaje automatizado calcula todos los posibles escenarios reduciendo la capacidad probabilística a su máxima expresión. El objetivo de este trabajo es de analizar la viabilidad que tiene la aplicación de Machine Learning en el pronóstico de la demanda de un producto perecible puesto que se desconoce estudios de aplicación hacia el sector industrial de producción o panificación. Este análisis se desarrollará a través de la big data de una empresa panificadora en conjunto con el respetivo estudio previo de la vida útil del producto. | en_US |
dc.description.abstract | Today the world is going through a digital transformation, both financial, commercial, logistic, climatic, technological, telecommunications, among others sectors are adopting new technological tools that allow it to determine or anticipate probabilistic behaviors and that can be prepared in some way before any adverse situation with the purpose of reducing the risk or the impact caused. Artificial intelligence is one of the novel concepts that have caused a great impact in recent years, since it uses large databases to optimize the ability to predict what the company wants. Machine Learning is the clearest example of resource optimization since with a large amount of information, this automated learning calculates all possible scenarios reducing probabilistic capacity to its maximum expression. The objective of this work is to analyze the feasibility of the application of Machine Learning in the forecast of the demand of a perishable product since studies of application to the industrial sector of production or baking are unknown. This analysis will be carried out through the big data of a bakery company in conjunction with the respectful previous study of the product's shelf life. | en_US |
dc.format | application/pdf | en_US |
dc.language.iso | spa | en_US |
dc.publisher | Universidad Católica de Santiago de Guayaquil | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | en_US |
dc.subject | INVESTIGACIÓN DE MERCADO | en_US |
dc.subject | MACHINE LEARNING | en_US |
dc.subject | TOMA DE DECISIONES | en_US |
dc.subject | REDES SOCIALES | en_US |
dc.subject | SECTOR INDUSTRIAL | en_US |
dc.subject | BIG DATA | en_US |
dc.title | Aplicación de Machine Learning en la demanda de productos permisibles. | en_US |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_US |
Aparece en las colecciones: | Trabajos de Titulación - Carrera de Gestión Empresarial Internacional |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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