Implementación de algoritmo de machine learning supervisado para la predicción del comportamiento de las importaciones en Colombia de teléfonos celulares

La implementación de algoritmos de machine learning se ha convertido en una gran ventaja para la toma de decisiones en cualquier ámbito a estudiar. Es por eso que en el presente proyecto se utiliza un algoritmo de machine learning supervisado en el lenguaje de programación Python para la ejecución de un pronostico en la importación de teléfonos celulares en el país con el fin de estudiar el comportamiento para los años 2020 y 2021, tomando como datos de entrenamiento la información histórica contenida en la pagina de la DIAN de los últimos 10 años. Para ello se utilizó una metodología que contempló como primera fase la preparación de los datos seguido de la visualización del comportamiento de las importaciones por medio de gráficos y tablas; posteriormente se procedió a la fase de modelado la cual fue pieza fundamental ya que en esta etapa se concentro todo el sustento teórico para la validez del modelo; finalmente se procede con la evaluación del modelo y paso a producción.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/29067
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/29067
• Palabra clave: Machine Learning; Pronóstico; Python; Importaciones; Telefonía celular; Ingeniería de Producción - Tesis y disertaciones académicas; Algoritmos; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Colombia; Importaciones - Colombia; Python (Lenguaje de programación de computadores); Teléfonos celulares - Colombia; Machine Learning; Forecast; Python; Imports; Mobile telephony
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