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Mostrando ítems 1-10 de 15
Comparación de modelos perceptrón multicapa y función de base radial para la clasificación de clientes de alto valor de una entidad financiera
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2017)
Compara dos métodos de redes neuronales: perceptrón multicapa y función de base radial para la clasificación de los clientes más rentables de una entidad financiera que permita la gestión del riesgo crediticio como apoyo ...
Acceso cerrado
Red de kohonen para determinar la eficiencia del uso de fosfitos en el tratamiento de la enfermedad Phytophthora cinnamomi en plantas de arándanos (Vaccinium corymbosum) cv. Biloxi.
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2017)
Determina mediante el uso de redes neuronales - Red kohonen la eficiencia que produce las diferentes aplicaciones de fosfitos a nivel foliar y radicular contra la enfermedad Phytopthora Cinnamoni en plantas de arándanos ...
Acceso abierto
Combinación de clasificadores en redes neurales
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2007)
En este trabajo se describe la red neuronal como modelo estadístico no lineal, y se presenta aplicaciones de los métodos de combinación de clasificadores ‘’bagging’’ y ‘’boosting’’ en redes neuronales a las bases de datos ...
Acceso abierto
Uso de los métodos multivariantes para el análisis del desempeño académico de los estudiantes de la educación superior. (Caso: estudiantes ingresantes en el primer curso de Matemática de la UNALM)
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2020)
El propósito del presente estudio fue comparar tres modelos de clasificación:
modelo logístico binario, el análisis discriminante y redes neuronales tipo
perceptrón multicapa para evaluar el desempeño de estudiantes en ...
Acceso abierto
Aplicación de redes neuronales para la predicción del éxito de una campaña de marketing bancario de depósitos a plazo fijo mediante Python
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021)
En el presente trabajo aplicaremos la teoría de redes neuronales para identificar cuáles son los
clientes potenciales que se suscribirán a un depósito a plazo fijo. Debido a la disposición de los
datos, se aplicará para ...
Acceso abierto
Análisis comparativo de modelos de pronóstico ARIMA y XGBoost aplicados a las series mensuales de ventas en una empresa certificadora
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021)
Para una conocida empresa en certificaciones a nivel nacional e internacional, es importante
hacer un seguimiento de las ventas de las diferentes unidades de negocio, además, de contar con
estimaciones para poder tomar ...
Acceso abierto
Redes neuronales artificiales para el análisis de inversión publicitaria de entidades financieras en el periodo 2015 – 2019
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021)
En esta investigación se realizó el modelamiento de series de tiempo univariada procedentes de
procesos estocásticos, mediante un enfoque no paramétrico utilizando redes neuronales.
Especialmente se busca la modelización ...
Acceso abierto
Análisis comparativo de series de tiempo para proyectar las ventas en las jerarquías de calzado en una empresa del sector retail
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021)
La empresa es un retail que se ha convertido en un onnicanal de moda que ofrece
diferentes productos no solo de marca propia, sino que también se encuentra asociada con la
venta de otras marcas, con la creciente ventas ...
Acceso abierto
Comparación de modelos de machine learning para determinar la evaluación de traductores profesionales frente a la calidad de la traducción automática de textos
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021)
En esta investigación se planteó abordar la comparación de modelos de machine
learning (ML, por sus siglas en inglés) para determinar la evaluación de traductores
profesionales frente a la calidad del resultado de la ...
Acceso abierto
Aplicación de redes neuronales para el pronóstico de las tasas de rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP mediante Python y VBA
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021)
En el presente trabajo, se realizará el análisis para pronosticar tasas de
rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP, utilizando redes neuronales y series de tiempo, logrando de está manera tomar medidas ...
Acceso abierto