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Machine Learning en la mejora de la gestión del conocimiento en el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología e Innovación Tecnológica - CONCYTEC, Lima 2021
dc.contributor.advisor | Visurraga Agüero, Joel Martin | |
dc.contributor.author | Quipas Bellizza, Mirtha Jesús | |
dc.date.accessioned | 2021-10-20T22:32:55Z | |
dc.date.available | 2021-10-20T22:32:55Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/71721 | |
dc.description.abstract | El objetivo de la presente investigación es determinar que machine learning mejora la gestión del conocimiento en el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología e Innovación Tecnológica - CONCYTEC, Lima 2021. Para lo cual, se midieron los resultados del proceso de gestión de conocimiento en forma tradicional y haciendo uso de una aplicación machine learning para establecer la mejora a través de indicadores de tiempo, así como de índices de documentos procesados normalmente y en tiempos previstos. El tipo de investigación empleada fue aplicada, con diseño experimental puro, utilizando una población de 50 observaciones y con un muestreo probabilístico por cada indicador. Para la recolección de datos se utilizó como instrumento de recolección de datos la guía de observación y para la prueba de hipótesis en el análisis inferencial, se utilizó la prueba de Wilcoxon. Se concluyó que con la implementación de machine learning se mejora significativamente la gestión de conocimiento, teniendo como puntos fuertes de mejora sus indicadores, demostrando que el tiempo de ejecución disminuyó en promedio 63.68%, los expedientes procesados se incrementaron en 25.13% y expedientes procesados en el tiempo previsto se incrementaron en 42.15%, respecto a sus situaciones iniciales. | en_US |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Aprendizaje | es_PE |
dc.subject | Algoritmos | es_PE |
dc.subject | Conocimiento | es_PE |
dc.title | Machine Learning en la mejora de la gestión del conocimiento en el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología e Innovación Tecnológica - CONCYTEC, Lima 2021 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Maestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Tecnologías de la Información | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Escuela de Posgrado | es_PE |
thesis.degree.name | Maestra en Ingeniería de Sistemas con mención en Tecnologías de la Información | es_PE |
dc.description.sede | Lima Norte | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Posgrado | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistemas de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 10192315 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0024-668X | es_PE |
renati.author.dni | 08715701 | |
renati.discipline | 612427 | es_PE |
renati.juror | Vega Vilca, Carlos Sixto | |
renati.juror | Nolazco Labajos, Fernando Alexis | |
renati.juror | Visurraga Agüero, Joel Martin | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
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