Propuesta de proceso para selección de arquitectura de un modelo predictivo inteligente

Autores
Vegega, Cinthia; Straccia, Luciano; Pytel, Pablo; Pollo Cattaneo, María Florencia
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Diariamente, los gerentes deben tomar decisiones sobre cómo asignar sus recursos. Estas decisiones deben basarse en predicciones sobre el tiempo, el esfuerzo y/o los riesgos de llevar a cabo sus actividades. Actualmente esta situación se encuentra acentuada por el entorno complejo que rodea a las organizaciones lo cual provoca que deban actuar más allá de los sistemas tradicionales de gestión incorporando nuevos mecanismos, como los provistos por la Inteligencia Artificial. En este caso, se estaría desarrollando un Modelo Predictivo Inteligente. Se ha observado una dificultad asociada a la construcción de estos modelos al tratar de determinar el tipo de arquitectura a aplicar. Por lo tanto, el presente trabajo tiene como objetivo proponer un proceso para llevar a cabo la selección de la arquitectura más apropiada de acuerdo a las características asociadas al proyecto y su contexto, a los datos disponibles y a los resultados esperados que se generen.
X Workshop Innovación en Sistemas de Software (WISS)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Toma de Decisiones
modelo predictivo
red neuronal artificial
red bayesiana
organización
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/73471
Acceder
id SEDICI_5976e076b5f835c33e79d328eb16078e
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/73471
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Propuesta de proceso para selección de arquitectura de un modelo predictivo inteligenteVegega, CinthiaStraccia, LucianoPytel, PabloPollo Cattaneo, María FlorenciaCiencias InformáticasToma de Decisionesmodelo predictivored neuronal artificialred bayesianaorganizaciónDiariamente, los gerentes deben tomar decisiones sobre cómo asignar sus recursos. Estas decisiones deben basarse en predicciones sobre el tiempo, el esfuerzo y/o los riesgos de llevar a cabo sus actividades. Actualmente esta situación se encuentra acentuada por el entorno complejo que rodea a las organizaciones lo cual provoca que deban actuar más allá de los sistemas tradicionales de gestión incorporando nuevos mecanismos, como los provistos por la Inteligencia Artificial. En este caso, se estaría desarrollando un Modelo Predictivo Inteligente. Se ha observado una dificultad asociada a la construcción de estos modelos al tratar de determinar el tipo de arquitectura a aplicar. Por lo tanto, el presente trabajo tiene como objetivo proponer un proceso para llevar a cabo la selección de la arquitectura más apropiada de acuerdo a las características asociadas al proyecto y su contexto, a los datos disponibles y a los resultados esperados que se generen.X Workshop Innovación en Sistemas de Software (WISS)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2018-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf798-807http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73471spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-658-472-6info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:44:30Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/73471Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:44:30.463SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Propuesta de proceso para selección de arquitectura de un modelo predictivo inteligente
title Propuesta de proceso para selección de arquitectura de un modelo predictivo inteligente
spellingShingle Propuesta de proceso para selección de arquitectura de un modelo predictivo inteligente
Vegega, Cinthia
Ciencias Informáticas
Toma de Decisiones
modelo predictivo
red neuronal artificial
red bayesiana
organización
title_short Propuesta de proceso para selección de arquitectura de un modelo predictivo inteligente
title_full Propuesta de proceso para selección de arquitectura de un modelo predictivo inteligente
title_fullStr Propuesta de proceso para selección de arquitectura de un modelo predictivo inteligente
title_full_unstemmed Propuesta de proceso para selección de arquitectura de un modelo predictivo inteligente
title_sort Propuesta de proceso para selección de arquitectura de un modelo predictivo inteligente
dc.creator.none.fl_str_mv Vegega, Cinthia
Straccia, Luciano
Pytel, Pablo
Pollo Cattaneo, María Florencia
author Vegega, Cinthia
author_facet Vegega, Cinthia
Straccia, Luciano
Pytel, Pablo
Pollo Cattaneo, María Florencia
author_role author
author2 Straccia, Luciano
Pytel, Pablo
Pollo Cattaneo, María Florencia
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Toma de Decisiones
modelo predictivo
red neuronal artificial
red bayesiana
organización
topic Ciencias Informáticas
Toma de Decisiones
modelo predictivo
red neuronal artificial
red bayesiana
organización
dc.description.none.fl_txt_mv Diariamente, los gerentes deben tomar decisiones sobre cómo asignar sus recursos. Estas decisiones deben basarse en predicciones sobre el tiempo, el esfuerzo y/o los riesgos de llevar a cabo sus actividades. Actualmente esta situación se encuentra acentuada por el entorno complejo que rodea a las organizaciones lo cual provoca que deban actuar más allá de los sistemas tradicionales de gestión incorporando nuevos mecanismos, como los provistos por la Inteligencia Artificial. En este caso, se estaría desarrollando un Modelo Predictivo Inteligente. Se ha observado una dificultad asociada a la construcción de estos modelos al tratar de determinar el tipo de arquitectura a aplicar. Por lo tanto, el presente trabajo tiene como objetivo proponer un proceso para llevar a cabo la selección de la arquitectura más apropiada de acuerdo a las características asociadas al proyecto y su contexto, a los datos disponibles y a los resultados esperados que se generen.
X Workshop Innovación en Sistemas de Software (WISS)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description Diariamente, los gerentes deben tomar decisiones sobre cómo asignar sus recursos. Estas decisiones deben basarse en predicciones sobre el tiempo, el esfuerzo y/o los riesgos de llevar a cabo sus actividades. Actualmente esta situación se encuentra acentuada por el entorno complejo que rodea a las organizaciones lo cual provoca que deban actuar más allá de los sistemas tradicionales de gestión incorporando nuevos mecanismos, como los provistos por la Inteligencia Artificial. En este caso, se estaría desarrollando un Modelo Predictivo Inteligente. Se ha observado una dificultad asociada a la construcción de estos modelos al tratar de determinar el tipo de arquitectura a aplicar. Por lo tanto, el presente trabajo tiene como objetivo proponer un proceso para llevar a cabo la selección de la arquitectura más apropiada de acuerdo a las características asociadas al proyecto y su contexto, a los datos disponibles y a los resultados esperados que se generen.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73471
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73471
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-658-472-6
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
798-807
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1842260316568682496
score 13.13397

Publicaciones similares