Machine learning para el descubrimiento de patrones en la investigación de la gestión de empresas

• Autores: Calero Zevallos, Mariela Yamile, Carrasco Huamán, Susy María
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/660348
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/660348
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Machine learning; Patrones de negocios; Toma de decisiones; Transferencia de conocimiento; Minería de datos; Business patterns; Decision making; knowledge transfer; Data mining; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

El machine learning o aprendizaje automático, es una herramienta que permite la clasificación y predicción de los entornos organizacionales. Se relaciona de forma directa con los componentes de patrones de negocios, conocimiento, toma de decisiones y minería de datos. Con la finalidad de estudiar estas propuestas se utilizó como metodología de trabajo una revisión de la literatura la cual admitió comprobar el objetivo de esta investigación, analizar en qué medida es posible el uso de herramientas de “machine learning” en la identificación de patrones en la gestión de empresas. Se encuentran entre sus resultados señalamientos a favor de las metodologías de aprendizaje automático supervisado, mientras que otros autores reconocieron un enfoque totalmente divergente. Creando una propuesta orientada al sector empresarial y a las organizaciones, examinando su utilidad o desventaja, con relación a los patrones de gestión en las empresas. La controversia se señala teniendo como sustento la posibilidad de incrementar la producción de las organizaciones empresariales a partir del manejo eficiente de las directrices en los negocios, a fin de precisar cuáles pudiesen ser las medidas que se adopten en las organizaciones para que estas sean eficientes, a partir del análisis de sus datos en conjunto y de sus patrones individuales de competencia. En conclusión, se puede señalar que la aplicación de estas estrategias tecnológicas en los patrones de negocios permite una estructuración para el manejo de su información, así como también genera una propuesta para el mejoramiento estratégico en la toma de decisiones.