Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de entradas de vehículos eléctricos al país, utilizando estrategias de machine learning

Este proyecto aborda la transformación digital en las organizaciones y su impacto en la recopilación de datos, destacando el problema del cambio climático y las emisiones de CO2 en Colombia. Se plantea el uso de algoritmos de machine learning para predecir el aumento de matrículas de vehículos eléctricos en Colombia, utilizando datos del gobierno. Se describen diferentes tipos de aprendizaje automático y se establecen objetivos para implementar un algoritmo de machine learning. El análisis visual de datos revela tendencias en las matrículas de vehículos eléctricos, y se detalla el proceso de desarrollo e implementación del aprendizaje automático, incluyendo la modelización de regresión y la aplicación en situaciones reales, con resultados adicionales sobre la predicción del crecimiento de matrículas de vehículos eléctricos en el país.

• Autores: Casas Ramírez, Carlos Arturo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/2649
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2649
• Palabra clave: Vehículos eléctricos; Datasets; Análisis de datos; Machine learning; Clasificación; Regresión; Phyton; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Toma de decisiones; Vehículos eléctricos
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)