Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial
Descripción del Articulo
Cada día se deben aplicar miles de procesos de Machine Learning con las metodologías ya existentes como CRISP-DM, SEMMA, KDD y TDSP. Todas estas metodologías son buenas para procesos basados en sistemas, sin embargo, existen otros campos de la ingeniería como la Ingeniería Industrial que se encuentr...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria |
| Repositorio: | Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/7109 |
| Enlace del recurso: | https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3542110 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Metodología CSKT Aprendizaje automático Ingeniería industrial https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 |
| id |
RENATI_e78793a6eb2e6728eb5aa449118bb6d2 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/7109 |
| network_acronym_str |
RENATI |
| network_name_str |
Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI |
| repository_id_str |
|
| dc.title.es_PE.fl_str_mv |
Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial |
| title |
Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial |
| spellingShingle |
Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial Ogosi Auqui, José Antonio Metodología CSKT Aprendizaje automático Ingeniería industrial https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 |
| title_short |
Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial |
| title_full |
Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial |
| title_fullStr |
Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial |
| title_full_unstemmed |
Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial |
| title_sort |
Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial |
| author |
Ogosi Auqui, José Antonio |
| author_facet |
Ogosi Auqui, José Antonio |
| author_role |
author |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Ogosi Auqui, José Antonio |
| dc.subject.es_PE.fl_str_mv |
Metodología CSKT Aprendizaje automático Ingeniería industrial |
| topic |
Metodología CSKT Aprendizaje automático Ingeniería industrial https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 |
| dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 |
| description |
Cada día se deben aplicar miles de procesos de Machine Learning con las metodologías ya existentes como CRISP-DM, SEMMA, KDD y TDSP. Todas estas metodologías son buenas para procesos basados en sistemas, sin embargo, existen otros campos de la ingeniería como la Ingeniería Industrial que se encuentran muy relacionadas a la optimización de procesos y que podría resultar beneficiada al adecuar alguna metodología a sus necesidades. El objetivo de este trabajo es diseñar una nueva metodología basada en CRISP-DM, SEMMA, KDD y TDSP para hacer posible la implementación de proyectos de mejora de procesos en Ingeniería de Industrial y que los próximos trabajos de tesis de estudiantes en Ingeniería de Industrial consideren el tema de Machine Learning para la optimización de procesos en los proyectos que consideren apropiados. |
| publishDate |
2022 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2023-12-19T22:16:21Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2023-12-19T22:16:21Z |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2022-09-28 |
| dc.type.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3542110 |
| url |
https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3542110 |
| dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es |
| dc.format.es_PE.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Internacional de La Rioja |
| dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv |
MX |
| dc.source.es_PE.fl_str_mv |
Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDU |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI instname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria instacron:SUNEDU |
| instname_str |
Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria |
| instacron_str |
SUNEDU |
| institution |
SUNEDU |
| reponame_str |
Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI |
| collection |
Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI |
| dc.source.uri.es_PE.fl_str_mv |
Registro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATI |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/1/OgosiAuquiJA.pdf https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/2/Autorizacion.pdf https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/3/license.txt https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/4/OgosiAuquiJA.pdf.txt https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/6/Autorizacion.pdf.txt https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/5/OgosiAuquiJA.pdf.jpg https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/7/Autorizacion.pdf.jpg |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
136f7dcc9d97eb69459a8132101643e5 4f556a48c670d1abaee057bb02526020 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 3228e0cea147eddfafdf4b83d98669dd cd59bed31d7bb23697afe63165c2dafa f2d65368550046d5b7c507e99e813bc9 df748777a718e6805090e3c931b2b744 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Registro Nacional de Trabajos de Investigación |
| repository.mail.fl_str_mv |
renati@sunedu.gob.pe |
| _version_ |
1816177326504804352 |
| spelling |
Ogosi Auqui, José Antonio2023-12-19T22:16:21Z2023-12-19T22:16:21Z2022-09-28https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3542110Cada día se deben aplicar miles de procesos de Machine Learning con las metodologías ya existentes como CRISP-DM, SEMMA, KDD y TDSP. Todas estas metodologías son buenas para procesos basados en sistemas, sin embargo, existen otros campos de la ingeniería como la Ingeniería Industrial que se encuentran muy relacionadas a la optimización de procesos y que podría resultar beneficiada al adecuar alguna metodología a sus necesidades. El objetivo de este trabajo es diseñar una nueva metodología basada en CRISP-DM, SEMMA, KDD y TDSP para hacer posible la implementación de proyectos de mejora de procesos en Ingeniería de Industrial y que los próximos trabajos de tesis de estudiantes en Ingeniería de Industrial consideren el tema de Machine Learning para la optimización de procesos en los proyectos que consideren apropiados.Trabajo de fin de másterapplication/pdfspaUniversidad Internacional de La RiojaMXinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esSuperintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDURegistro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATIreponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATIinstname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitariainstacron:SUNEDUMetodología CSKTAprendizaje automáticoIngeniería industrialhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrialinfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidad Internacional de La Rioja. Escuela Superior de Ingeniería y TecnologíaInteligencia ArtificialMaestría en Inteligencia Artificialhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro42870080http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionORIGINALOgosiAuquiJA.pdfOgosiAuquiJA.pdfTrabajo de fin de másterapplication/pdf4874583https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/1/OgosiAuquiJA.pdf136f7dcc9d97eb69459a8132101643e5MD51Autorizacion.pdfAutorizacion.pdfAutorización del registroapplication/pdf172031https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/2/Autorizacion.pdf4f556a48c670d1abaee057bb02526020MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTOgosiAuquiJA.pdf.txtOgosiAuquiJA.pdf.txtExtracted texttext/plain165502https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/4/OgosiAuquiJA.pdf.txt3228e0cea147eddfafdf4b83d98669ddMD54Autorizacion.pdf.txtAutorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain3921https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/6/Autorizacion.pdf.txtcd59bed31d7bb23697afe63165c2dafaMD56THUMBNAILOgosiAuquiJA.pdf.jpgOgosiAuquiJA.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1369https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/5/OgosiAuquiJA.pdf.jpgf2d65368550046d5b7c507e99e813bc9MD55Autorizacion.pdf.jpgAutorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1653https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/7109/7/Autorizacion.pdf.jpgdf748777a718e6805090e3c931b2b744MD57renati/7109oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/71092023-12-19 22:26:47.127Registro Nacional de Trabajos de Investigaciónrenati@sunedu.gob.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 |
| score |
13.924177 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).