Pronósticos con algoritmos de aprendizaje automático. Estudio comparativo

dc.carrera.ingenieriaIngeniería industriales_ES
dc.contributor.authorPeña Araya, Jorge Andres
dc.date.accessioned2020-12-09T02:15:12Z
dc.date.available2020-12-09T02:15:12Z
dc.date.issued2020-12-08
dc.descriptionPronosticamos 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.abstractSe compararon los métodos estadísticos y los algoritmos de aprendizaje automático para realizar pronósticos de múltiples pasos.es_ES
dc.director.trabajoescritoSegura Perez, Esther
dc.identifier.urihttp://132.248.52.100:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/17444
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectPronósticos de múltiples pasoses_ES
dc.subjectAlgoritmos de aprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectMachine learninges_ES
dc.subjectAprendizaje supervisadoes_ES
dc.subjectDeep learninges_ES
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_ES
dc.titlePronósticos con algoritmos de aprendizaje automático. Estudio comparativoes_ES
dc.typeTesises_ES

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