Sistema web con deep learning para la gestión documental en el command center de Sodexo, San Borja 2022

• Autores: Inga Lapa, John Yulber, Palomino Sanchez, Diego Alberto
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/115093
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/115093
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Deep learning; Django rest framework; Gestión documental; TensorFlow; Sistema web; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La investigación titulada “Sistema Web con Deep Learning para la Gestión Documental en el Command Center de Sodexo, San Borja 2022” tuvo como objetivo principal determinar en qué medida afecta un sistema web en la gestión documental en el área de estudio. El tipo de investigación que se utilizo fue aplicado con diseño experimental del tipo preexperimental. La muestra estuvo compuesta por 3 personas y 376 documentos generados en el año 2022 por el Command Center de Sodexo ubicada en el distrito de San Borja. El sistema web con Deep Learning fue desarrollado con la metodología de desarrollo de software XP y las tecnologías de desarrollo fueron Django Rest Framework, Vue.js y TensorFlow, dado así que fue aplicada en la muestra. La técnica que se ejecutó para medir la gestión documental, fue la observación y el instrumento ficha de registro. La investigación comprobó que la implementación de un Sistema web con Deep Learning mejoro la gestión documental en el Command Center de Sodexo; reflejados en la optimización de los indicadores, se validó que el primer indicador incrementó su media en un 9.26%, el segundo indicador en su media se redujo un 10.5419%, el tercer indicador en su promedio mejoró un 15.1684% y el cuarto indicador incrementó su media en un 7.3112%.