Implementación de un algoritmo ML de aprendizaje no supervisado para la creación de un cronograma de mantenimiento vial de las vías rurales de la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas

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dc.contributor.advisorMontero Bermúdez, Eduardo José
dc.contributor.authorPérez Huachamboza, Martín Mauricio
dc.date.accessioned13/05/2024 9:56
dc.date.available13/05/2024 9:56
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEste trabajo investiga la optimización del mantenimiento vial en Santo Domingo de los Tsáchilas mediante el uso de algoritmos de Machine Learning no supervisados, específicamente a través del análisis de clústeres. Utilizando la metodología CRISP-DM, se analizaron datos históricos y actuales de las vías, enfocándose en variables como longitud, estado de la vía, y producción económica, para identificar patrones y priorizar intervenciones de mantenimiento. Los resultados muestran una segmentación efectiva de las vías que permite una planificación de mantenimiento más precisa y enfocada.
dc.id.advisor1715237051
dc.id.author1718685041
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/43291
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectAprendizaje automático no supervisado
dc.subjectAnálisis cluster
dc.subjectMinería de datos
dc.subjectCarreteras - Mantenimiento y reparación
dc.subjectCarreteras rurales
dc.titleImplementación de un algoritmo ML de aprendizaje no supervisado para la creación de un cronograma de mantenimiento vial de las vías rurales de la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas
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Trabajo de Titulación - Maestría / Pérez Huachamboza Martín Mauricio
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Tesis - Maestría en Sistemas de Información mención en Data Science