Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial

dc.contributor.author	Ogosi Auqui, José Antonio	es_PE
dc.contributor.author	Lira Camargo, Jorge	es_PE
dc.contributor.author	Vera Tito, Francisca Sonia	es_PE
dc.date.accessioned	2024-08-01T15:50:57Z
dc.date.available	2024-08-01T15:50:57Z
dc.date.issued	2023-12-28
dc.description.abstract	Actualmente con el uso de la tecnología se puede recolectar grandes cantidades de datos que han permitido el desarrollo de la Minería de datos, disciplina que se define como el proceso de extraer conocimiento útil, comprensible y novedoso de grandes volúmenes de datos, siendo su principal objetivo encontrar información oculta o implícita, que no es posible obtener mediante métodos estadísticos convencionales (Al-Anqoudi et al., 2021).	es_PE
dc.format	application/pdf	es_PE
dc.identifier.uri	http://repositorio.unat.edu.pe/handle/123456789/181
dc.language.iso	spa	es_PE
dc.publisher	Universidad Nacional Autónoma de Tayacaja Daniel Hernández Morillo - UNAT	es_PE
dc.publisher.country	PE	es_PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es_PE
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/	es_PE
dc.subject	Metodología	es_PE
dc.subject	Proyectos	es_PE
dc.subject	Aprendizaje automático	es_PE
dc.subject	Ingeniería industrial	es_PE
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04	es_PE
dc.title	Nueva metodología CSKT para mejorar los proyectos de implementación de Machine Learning en Ingeniería Industrial	es_PE
dc.type	info:eu-repo/semantics/report	es_PE
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	es_PE

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