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dc.contributor.advisorVisurraga Agüero, Joel Martin
dc.contributor.authorQuipas Bellizza, Mirtha Jesús
dc.date.accessioned2021-10-20T22:32:55Z
dc.date.available2021-10-20T22:32:55Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/71721
dc.description.abstractEl 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.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectAprendizajees_PE
dc.subjectAlgoritmoses_PE
dc.subjectConocimientoes_PE
dc.titleMachine Learning en la mejora de la gestión del conocimiento en el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología e Innovación Tecnológica - CONCYTEC, Lima 2021es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Tecnologías de la Informaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.nameMaestra en Ingeniería de Sistemas con mención en Tecnologías de la Informaciónes_PE
dc.description.sedeLima Nortees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Posgradoes_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistemas de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni10192315
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0024-668Xes_PE
renati.author.dni08715701
renati.discipline612427es_PE
renati.jurorVega Vilca, Carlos Sixto
renati.jurorNolazco Labajos, Fernando Alexis
renati.jurorVisurraga Agüero, Joel Martin
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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