Análisis de la gestion de proyectos usando algoritmos de Machine Learning en edificaciones de Huancayo 2022

Descripción del Articulo

La presente investigación tuvo como problema general ¿Cuál es la influencia del machine learning en el análisis de la gestión de proyectos en edificaciones Huancayo 2022?, el objetivo general fue: Determinar cómo influye el algoritmo machine learning en el análisis de la gestión de proyectos en edif...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Llamoca Riveros, Luis Angel, Riveros Paucar, Cristhian Franz
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Peruana Los Andes
Repositorio:UPLA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upla.edu.pe:20.500.12848/8120
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12848/8120
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Diseño de algoritmo
Machine learning
Gestión de proyectos
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description La presente investigación tuvo como problema general ¿Cuál es la influencia del machine learning en el análisis de la gestión de proyectos en edificaciones Huancayo 2022?, el objetivo general fue: Determinar cómo influye el algoritmo machine learning en el análisis de la gestión de proyectos en edificaciones Huancayo 2022 y la hipótesis general que se contrasto fue: El algoritmo machine learning influye positivamente en el análisis de la gestión de proyectos en edificaciones Huancayo 2022. La metodología general de la investigación fue el científico y del tipo aplicada, nivel explicativo y de diseño experimental de tipo pre experimental. La población estuvo conformada por la información necesaria de 05 proyectos de edificaciones. La principal conclusión de esta investigación es que, Respecto a los resultados obtenidos a partir de la muestra de 5 proyectos de edificación, se determinó cómo influye el diseño de un algoritmo con machine learning en el análisis de la gestión de proyectos en edificaciones Huancayo 2022, Por consiguiente, para comparar los grupos, se emplearon los siguientes métodos: la prueba T de Student para muestras relacionadas se utilizará para analizar los datos de programación de obra. Para los datos de valorización, se aplicó la prueba de Wilcoxon para evaluar los costos, respecto al tiempo, se empleará nuevamente la prueba T de Student, con la que se Corroboran como verdadera la hipótesis de investigación que afirma que algoritmo machine learning influye positivamente en el análisis de la gestión de proyectos en edificaciones Huancayo 2022, esto se debe a que la información de entrada está basado en el análisis de los presupuestos y la memoria descriptiva de que todo proyecto en edificación tiene, esto permite analizarlos de forma disgregada en base a su avance, hitos, materiales, programación y valorización que son elementos importantes para la gestión de proyectos. Los resultados obtenidos respaldan la hipótesis general planteada, demostrando que el diseño de estos algoritmos tiene un efecto positivo en el análisis de la gestión de proyectos en el contexto de las edificaciones.
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La principal conclusión de esta investigación es que, Respecto a los resultados obtenidos a partir de la muestra de 5 proyectos de edificación, se determinó cómo influye el diseño de un algoritmo con machine learning en el análisis de la gestión de proyectos en edificaciones Huancayo 2022, Por consiguiente, para comparar los grupos, se emplearon los siguientes métodos: la prueba T de Student para muestras relacionadas se utilizará para analizar los datos de programación de obra. Para los datos de valorización, se aplicó la prueba de Wilcoxon para evaluar los costos, respecto al tiempo, se empleará nuevamente la prueba T de Student, con la que se Corroboran como verdadera la hipótesis de investigación que afirma que algoritmo machine learning influye positivamente en el análisis de la gestión de proyectos en edificaciones Huancayo 2022, esto se debe a que la información de entrada está basado en el análisis de los presupuestos y la memoria descriptiva de que todo proyecto en edificación tiene, esto permite analizarlos de forma disgregada en base a su avance, hitos, materiales, programación y valorización que son elementos importantes para la gestión de proyectos. 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