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http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/24702
Title: | Desarrollo de un prototipo de sistema web basado en machine learning para la identificación de tendencias y análisis de incidentes de la empresa de seguridad privada PROTEMAXI. |
Authors: | Pazos Celi, Andrés Sebastián Vega Doylet, Priscilla Rebeca |
metadata.dc.contributor.advisor: | Yong Yong, Byron Severo |
Keywords: | INTELIGENCIA ARTIFICIAL;AUTOMATIZACIÓN;PROTECCIÓN DE DATOS;ANÁLISIS DE DATOS |
Issue Date: | 17-Feb-2025 |
Publisher: | Universidad Católica de Santiago de Guayaquil |
Abstract: | This work is the construction and research of a prototype web system based on Machine Learning, intelligent automation is a new way to enhance the automation of traditional processes with artificial intelligence, PROTEMAXI a company that provides security service to its customers within the city of Guayaquil has the need to streamline the process of generating reports of developments reported monthly while analyzing it for valuable information, commonly this process is done manually but is inaccurate and may contain errors; For this reason the present project is based on the construction of the prototype of the system that generates automated reports according to the client and the date that is to say the period integrating the technology of the automatic learning; The construction of the system was made with the technological requirements that the company requested as the Laravel Framework for the web interface and for the Machine Learning Python model. From the different information gathering meetings to the development of the Machine Learning model, a cascade software methodology was used, which allows working in a more direct way and without requesting unestablished changes. The objectives of the project are based on the implementation of the use of Machine Learning techniques to generate results based on the patterns found, the development of the web system, the creation of a database and the use of the technologies required by the company in terms of compatibility. Finally, the project concludes with the generation of reports according to the client and the selected month where preloaded data and the results of the analysis of the Machine Learning model are shown, thanks to this implementation it is possible to reduce the time of generation of the report and frequency patterns are obtained about the new developments that occurred and recommendations that can be taken in this regard. |
Description: | Este trabajo es la construcción e investigación de un prototipo de sistema web basado en Machine Learning, la automatización inteligente es una nueva forma de potenciar la automatización de procesos tradicionales con la Inteligencia artificial, PROTEMAXI una empresa que brinda servicio de seguridad a sus clientes dentro de la ciudad de Guayaquil tiene la necesidad de agilizar el proceso de generación de informes de las novedades reportadas mensualmente a la vez que la analiza para obtener información valiosa, comúnmente este proceso se hace de forma manual pero es poco preciso y puede contener errores; por este motivo el presente proyecto se basa en la construcción del prototipo del sistema que genera reportes automatizados de acuerdo al cliente y la fecha es decir el periodo integrando la tecnología del aprendizaje automático; La construcción del sistema fue hecha con los requerimientos tecnológicos que la empresa solicito como el Framework de Laravel para la interfaz web y para el modelo de Machine Learning Python. Desde las diferentes reuniones de levantamiento de información hasta el desarrollo del modelo de Machine Learning se utiliza una metodología de software en cascada que permite trabajar de manera más directa y sin petición a cambios no establecidos. Los objetivos del proyecto se basan en la implementación del empleo de técnicas de Machine Learning para generar resultados en base a los patrones encontrados, la elaboración del sistema web, la creación de una base de datos y el uso de las tecnologías requeridas por la empresa por termino de compatibilidad. Para finalizar, el proyecto concluye con la generación de informes de acuerdo con el cliente y al mes seleccionado donde se muestran datos precargados y los resultados del análisis del modelo de Machine Learning, gracias a esta implementación se logra reducir el tiempo de generación del informe y se obtienen patrones de frecuencia sobre las novedades ocurridas y que recomendaciones se pueden tomar al respecto. |
URI: | http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/24702 |
Appears in Collections: | Trabajos de Titulación - Carrera de Computación |
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