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 d...
- Autores:
- 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
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Python
Imports
Mobile telephony
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- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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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. |
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Parra Peña, JavierMeneses Castro, Rodrigo AlejandroMartínez Florez, Diego Armando2022-05-19T20:59:12Z2022-05-19T20:59:12Z2021-06-30http://hdl.handle.net/11349/29067La 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.The implementation of machine learning algorithms has become a great advantage for decision making in any field. This is the reason why, a machine learning algorithm is used in this project while supervised in the programmation language Python in the execution of a forecast for the cellphones’ import in the country with the objective of studying its behaviour for the years 2020 and 2021; taking into account, as training data, the historical information contained in the DIAN’s webpage in the last ten years. To do that, we used a methodology that contemplated, as the first phase, the preparation of the data followed by the behaviour of the imports through graphics and charts; afterwards, we continued to the phase of modeling which was a key part since all the theoretical foundation for the validity of the model was concentrated on this stage. Finally, we proceeded with the evaluation of the model and then, the production.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Machine LearningPronósticoPythonImportacionesTelefonía celularIngeniería de Producción - Tesis y disertaciones académicasAlgoritmosAprendizaje automático (Inteligencia artificial) - ColombiaImportaciones - ColombiaPython (Lenguaje de programación de computadores)Teléfonos celulares - ColombiaMachine LearningForecastPythonImportsMobile telephonyImplementación de algoritmo de machine learning supervisado para la predicción del comportamiento de las importaciones en Colombia de teléfonos celularesImplementation of a supervised machine learning algorithm for the behavior's forecast of the cellphone imports in ColombiaMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALMenesesCastroRodrigoAlejandro2021.pdfMenesesCastroRodrigoAlejandro2021.pdfArticulo principalapplication/pdf2358634http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/29067/1/MenesesCastroRodrigoAlejandro2021.pdf58952be97b07da37d7f1c32abed08185MD51open accessAnexos.pdfAnexos.pdfAnexosapplication/pdf6258965http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/29067/2/Anexos.pdfe3d1bbfe97db36cdd17718e99570c6f9MD52open accessLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicaciónapplication/pdf324272http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/29067/3/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion.pdf0369376335498ffe6c50b530b4fbc155MD53metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/29067/7/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD57open 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Institucional Universidad Distrital - 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