Un enfoque en Machine Learning en el desarrollo de sistemas recomendadores.

dc.contributor.advisorAlbán Taipe, Mayra Susana
dc.contributor.authorMoya Caisa, Julio Danilo
dc.contributor.authorTapia Vega, Liliana Carolina
dc.date.accessioned2020-10-30T20:36:03Z
dc.date.available2020-10-30T20:36:03Z
dc.date.issued2020-02
dc.description.abstractResumen: –Los sistemas de recomendación o sistemas de filtrado de información son muy utilizados en la actualidad para usos comerciales, sin embargo, la literatura ha permitido identificar que existen un limitado uso en procesos orientados a recomendaciones de redes de investigación en las Instituciones de Educación Superior. El artículo propone el diseño de un sistema de recomendación para grupos de investigación, basado en los perfiles de usuarios, áreas de conocimiento y características de similitud. Para el desarrollo de la investigación y diseño del prototipo se utilizó el lenguaje de programación multiparadigma Python y para construir y entrenar la red neuronal se utilizó el sistema de aprendizaje automático Tensorflow. Como resultado se obtiene un sistema de inteligencia artificial capaz de relacionar datos en red simultáneamente, de fácil uso y con una interfaz amigable para el usuario.es_ES
dc.format.extent23 páginases_ES
dc.identifier.citationMoya Caisa. J.D. (2020) Un enfoque en Machine Learning en el desarrollo de sistemas recomendadores. U.T.C. Latacunga. 23 p.es_ES
dc.identifier.otherT-001489
dc.identifier.urihttp://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/6686
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEcuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi; Facultad de Ciencias de la Ingeniería y A plicadas.es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectInformáticaes_ES
dc.subjectSistema recomendadores_ES
dc.subject.otherRedes neuronaleses_ES
dc.subject.otherInteligencia artificiales_ES
dc.titleUn enfoque en Machine Learning en el desarrollo de sistemas recomendadores.es_ES
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