Modelo de predicción para empresa de logística y paquetería /
Trabajo de tesis que analiza distintas opciones para el desarrollo de un modelo de predicción que analice la información de una empresa de ligística y transporte, y permita optimizar la asignación de recursos y la precisión en el manejo del tiempo. Presenta el análisis de cuatro modelos: Máquina de...
Guardado en:
| Hovedforfatter: | |
|---|---|
| Format: | Tesis Bog |
| Sprog: | spansk |
| Udgivet: |
Guadalajara, México :
edición de autor,
2025
|
| Fag: | |
| Online adgang: | Ver documento en línea |
| Tags: |
Ingen Tags, Vær først til at tagge denne postø!
|
MARC
| LEADER | 00000nam^a2200000^a^4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 000620189 | ||
| 005 | 20251023000000.0 | ||
| 009 | 20260310133834.438 | ||
| 037 | |a Acervo ITESO - Biblioteca | ||
| 041 | |a ESP | ||
| 090 | |a MDT. 69 | ||
| 100 | |a Aguilar Casillas, Alejandro Manuel |e (autor) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Modelo de predicción para empresa de logística y paquetería / |c A.M. Aguilar Casillas. |
| 264 | 1 | |a Guadalajara, México : |b edición de autor, |c 2025 | |
| 300 | |a 1 tesis electrónica en línea (77 p.) | ||
| 300 | |a 1 recurso en línea | ||
| 336 | |a datos para computadora |b cod |2 rdacontenido | ||
| 337 | |a computadora |b c |2 rdamedio | ||
| 338 | |a recurso en línea |b cr |2 rdasoporte | ||
| 502 | |a ITESO Tesis de Maestría en Ciencia de Datos | ||
| 520 | |a Trabajo de tesis que analiza distintas opciones para el desarrollo de un modelo de predicción que analice la información de una empresa de ligística y transporte, y permita optimizar la asignación de recursos y la precisión en el manejo del tiempo. Presenta el análisis de cuatro modelos: Máquina de Vectores de Soporte (por sus siglas en inglés SVM), Red Neuronal (Perceptrón Multicapa), Regresión Logística y XGBoost. | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Entrega de Mercancía | ||
| 650 | |a Traslado de Mercancías - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Distribución Física del Producto | ||
| 650 | |a Tiempos y Movimientos | ||
| 650 | |a Asignación de Recursos | ||
| 650 | |a Análisis del Proceso | ||
| 650 | |a Eficiencia Industrial | ||
| 650 | |a Optimización | ||
| 650 | |a Modelos Predictivos - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Análisis de Regresión | ||
| 650 | |a Minería de Datos | ||
| 650 | |a Redes Neurales | ||
| 650 | |a Inteligencia Artificial | ||
| 650 | |a Ciencia de Datos | ||
| 856 | 4 | 0 | |u https://rei.iteso.mx/handle/11117/11576 |y Ver documento en línea |
| 910 | |a Fondo General | ||
| 920 | |a Electrónicos - Tesis del ITESO en Línea | ||
| 930 | |a Repositorio Institucional | ||
| 905 | |a 201 | ||
| 901 | |a 620189-1 |b IT2 |c ETI |u 20250901 | ||
| 902 | |a https://opac.biblio.iteso.mx/vufind/Record/000620189 | ||