Análisis comparativo de algoritmos de Machine Learning aplicados en la gestión de riesgos cuantitativos en proyectos predictivos y adaptativos

Abstract

El presente trabajo tiene como fin, realizar el análisis comparativo de la aplicación de algoritmos de Machine Learning en la gestión de riesgos cuantitativos en proyectos predictivos y adaptativos. Los algoritmos seleccionados para el desarrollo de los modelos fueron: Simulación de Monte Carlo aplicando Distribución Triangular y Beta – Pert, Regresión Lineal Simple, Regresión Lineal Múltiple y Arboles de Decisión. Se utilizó la metodología CRISP-DM para sistematizar la información y el flujo de actividades para el desarrollo y posterior evaluación de los modelos analizados. Los modelos se desarrollaron con Python, los datasets seleccionados son relacionados a cronograma y presupuesto de la automatización del sistema BAS y seguridad electrónica de un proyecto del sector de la construcción. Se detalla los análisis e interpretación de los resultados y coeficientes obtenidos en el desarrollo de cada uno de los algoritmos aplicados. Se obtiene un análisis comparativo de la aplicación de los algoritmos seleccionados, modelos y resultados obtenidos, así como las conclusiones y recomendaciones pertinentes.