Diseño de una herramienta basada en machine learning para toma de decisiones en los procesos de due diligence del derecho laboral

Machine learning es una rama de la inteligencia artificial y se tomó como modelo para generar el proceso de aprendizaje aplicado al due diligence en el derecho laboral. Teniendo en cuenta esta premisa se realizó una investigación previa para recolectar la mayor cantidad de información que encamine a...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/14633
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/14633
Palabra clave:
Aprendizaje de máquina
Debida diligencia
Redes neuronales
Especialización en Ingeniería de Software - Tesis y disertaciones académicas
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Due diligence
Derecho laboral - Innovaciones tecnológicas
Machine learning
Due diligence
Neural networks
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description Machine learning es una rama de la inteligencia artificial y se tomó como modelo para generar el proceso de aprendizaje aplicado al due diligence en el derecho laboral. Teniendo en cuenta esta premisa se realizó una investigación previa para recolectar la mayor cantidad de información que encamine a la solución, una vez recolectada esta información se inició con el diseño del modelo. Generando así una base de conocimiento (ya que no existe), y además un instrumento que se puede desarrollar, implementar y probar, o usar para futuras investigaciones. En pocas palabras, se generó un diseño para análisis de proyectos altamente estable y evolutivo, capaz de adaptarse y crecer a medida que se alimenta de datos de proyectos.
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spelling Meza, JoaquínLizarazo Cufiño, Laura TatianaBorda Moreno, Jhonathan2019-04-08T16:20:03Z2019-04-08T16:20:03Z2018-11-20http://hdl.handle.net/11349/14633Machine learning es una rama de la inteligencia artificial y se tomó como modelo para generar el proceso de aprendizaje aplicado al due diligence en el derecho laboral. Teniendo en cuenta esta premisa se realizó una investigación previa para recolectar la mayor cantidad de información que encamine a la solución, una vez recolectada esta información se inició con el diseño del modelo. Generando así una base de conocimiento (ya que no existe), y además un instrumento que se puede desarrollar, implementar y probar, o usar para futuras investigaciones. En pocas palabras, se generó un diseño para análisis de proyectos altamente estable y evolutivo, capaz de adaptarse y crecer a medida que se alimenta de datos de proyectos.Machine learning is a branch of artificial intelligence and was used as a model to generate the learning process applied to due diligence in labor law. Taking into account this premise, a previous investigation was carried out to collect the largest amount of information that leads to the solution, once this information was collected, the design of the model began. Generating a knowledge base (since it does not exist), and also an instrument that can be developed, implemented and tested, or used for future research. In short, a design for highly stable and evolutive project analysis was generated, capable of adapting and growing as it feeds on project data.Posse Herrera RuizpdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje de máquinaDebida diligenciaRedes neuronalesEspecialización en Ingeniería de Software - Tesis y disertaciones académicasAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Due diligenceDerecho laboral - Innovaciones tecnológicasMachine learningDue diligenceNeural networksDiseño de una herramienta basada en machine learning para toma de decisiones en los procesos de due diligence del derecho laboralDesign of a tool based on machine learning to make decisions in the due diligence processes of labor 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