Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial - Ogosi Auqui, José Antonio (2022)
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.