المؤلفون: Neita-Sánchez, Andrés Gilberto, Mora-Giraldo, José Daniel

المساهمون: González-González, Cesar Orlando

مصطلحات موضوعية: PRUEBAS DE CONOCIMIENTOS- PREDICCIÓN, ANÁLISIS DE REGRESIÓN, MEDICIONES Y PRUEBAS EDUCATIVAS- PREDICCIONES- BOGOTÁ (COLOMBIA), APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO), ALGORITMOS, ESCUELAS SECUNDARIAS- EXÁMENES- BOGOTÁ (COLOMBIA), 620 - Ingeniería y operaciones afines, Machine learning, Saber 11, Aprendizaje en machine learning, Árbol de regresión, Árbol de regresión lineal múltiple, Entrenamiento, Evaluación en machine learning, Inteligencia artificial, Python, Caracterización

جغرافية الموضوع: Bogotá

وصف الملف: 108 páginas; application/pdf

العلاقة: “FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS, ADMINISTRATIVAS Y EMPRESARIALES CARRERA DE NEGOCIOS INTERNACIONALES.” “manual_nuevas_tecnologias_tm”. “Modelo de datos para la detección y predicción de pasatiempos y afinidades académicas_V5”.; Aguiar, E., Lakkaraju, H., Bhanpuri, N., Miller, D., Yuhas, B., & Addison, K. L. (2015, March). Who, when, and why: A machine learning approach to prioritizing students at risk of not graduating high school on time. In Proceedings of the Fifth International Conference on Learning Analytics And Knowledge (pp. 93-102).; AlQuraishi, M. (2021). Machine learning in protein structure prediction. Current opinion in chemical biology, 65, 1-8.; Ardila, J. C. H., & Peña, C. C. R. (2022). Implementación de un prototipo para la detección de rostros utilizando el lenguaje de programación Python: Prototype for face detection using the Python programming language. Tecnología Investigación y Academia, 10(1), 200-210.; Artacho Gómez, C. (2021). Desarrollo y aplicación de técnicas de Machine Learning para la predicción de contagios por Covid-19.; Avecillas, D. X. A., & Lozano, C. P. P. (2016). Medición de la confiabilidad del aprendizaje del programa RStudio Mediante Alfa de Cronbach. Revista Politécnica, 37(1), 68-68.; Berens, J., Schneider, K., Görtz, S., Oster, S., & Burghoff, J. (2018). Early detection of students at risk–predicting student dropouts using administrative student data and machine learning methods. Available at SSRN 3275433.; Challenger-Pérez, I., Díaz-Ricardo, Y., & Becerra-García, R. A. (2014). El lenguaje de programación Python. Ciencias Holguín, 20(2), 1-13.; Chauhan, R. K., Saharan, R., Singh, S., & Sharma, P. (2020). Automated content grading using machine learning; Chung, J. Y., & Lee, S. (2019). Dropout early warning systems for high school students using machine learning. Children and Youth Services Review, 96, 346- 353.; Costa-Mendes, R., Cruz-Jesus, F., Oliveira, T., & Castelli, M. (2021). 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N., Zingaro, D., Thai, K., Alvarado, C., Griswold, W. G., & Porter, L. (2019). A robust machine learning technique to predict low-performing students. ACM transactions on computing education (TOCE), 19(3), 1-19.; Linares Rosas, S. (2020). Marco teórico para tesis de mejora del error de pronóstico utilizando métodos de Machine Learning orientado al proceso de ventas de una empresa de cosméticos peruana.; M.-A. Osorio-Sanabria, F. O. Amaya-Fernández, and M. P. González-Zabala, “Políticas, normas y estrategias que fomentan los datos abiertos en Colombia: un análisis de literatura,” Revista Virtual Universidad Católica del Norte, no. 62, pp. 155–188, Jan. 2021, doi:10.35575/rvucn.n62a7.; Maranto & González (2015). Fuentes de Información. Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo; Marcombo. Bacallao Gallestey, J., Parapar de la Riestra, J. M., Roque Gil, M., & Bacallao Guerra, J. (2004). 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B., Halland, R., Igel, C., & Alstrup, S. (2015). High-school dropout prediction using machine learning: A Danish large-scale study. In ESANN 2015 proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence (pp. 319-24).; Schiattino Lemus, I., & Silva Zamora, C. (2008). Árboles de clasificación y regresión: modelos CART. Cienc. Trab, 161-166.; Sepúlveda, J. F. D., & Morales, J. C. C. (2013). Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal. Comunicaciones en Estadística, 6(2), 175- 195.; Sugiyanto, S. (2021). Predict high school students' f inal grades using basic machine learning. Journal of Applied Data Sciences, 2(1), 26-39.; Viera, Á. F. G. (2017). Técnicas de aprendizaje de máquina utilizadas para la minería de texto. Investigación bibliotecológica, 31(71), 103-126.; Von MATLAB, F. (2012). Was ist MATLAB?; Wijaya, M. C. (2021). Automatic Short Answer Grading System in Indonesian Language Using BERT Machine Learning. Rev. d'Intelligence Artif., 35(6), 503- 509.; Zamorano Ruiz, J. (2018). Comparativa y análisis de algoritmos de aprendizaje automático para la predicción del tipo predominante de cubierta arbórea.; Neita-Sánchez, A. G. & Mora-Giraldo, J. D. (2022). Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia.; https://hdl.handle.net/10983/30242Test

الإتاحة: https://doi.org/10.35575/rvucn.n62a7Test
https://hdl.handle.net/10983/30242Test

المؤلفون: Granados Rodríguez, Yury Paola, García Barrero, Mónica Janneth, Martin Urrego, Carolina

المساهمون: Herrera Herrera, Héctor Manue, Alexis Plazas, Luis, Co-director

مصطلحات موضوعية: Emociones, Pedagogía - Colombia, Convivencia humana, Aprendizaje Automático, Manejo y control emocional, Estrategias pedagógicas, TIC, Convivencia, Emotional management and control, Pedagogical strategies, ICTs, Coexistence

جغرافية الموضوع: Bogotá, D.C. - Colombia

وصف الملف: PDF; application/pdf

العلاقة: http://hdl.handle.net/11371/6921Test

الإتاحة: http://hdl.handle.net/11371/6921Test

المؤلفون: Bain Loayza, Johanna Carolina

المساهمون: González Martínez, Edwin Fernando

مصطلحات موضوعية: Aprendizaje Automático, Pronóstico del tiempo, Estado atmosférico - Pronóstico, Predicciones geofísicas, Series de tiempo, Machine Learning, Precipitaciones, Pronóstico, Time series, Precipitation, Forecasting

جغرافية الموضوع: Bogotá, D.C. - Colombia

وصف الملف: PDF; application/pdf

العلاقة: http://hdl.handle.net/11371/6911Test

الإتاحة: http://hdl.handle.net/11371/6911Test

المؤلفون: León-Rincón, Carlos Eduardo, Ortega-Castro, Fabio Gonzalo

المصدر: Aiken, M. (2000). Forecasting the United States gross domestic product with a neural network. Journal of International Information Management, 9 (1), 67-75. ; Angelini, E., di Tollo, G., & Roli, A. (2008). A neural network approach for credit risk evaluation. The Quarterly Review of Economics and Finance, 48, 733-755. [doi:10.1016/j.qref.2007.04.001] ; Bańbura, M., Giannone, D., Modugno, M., & Reichlin, L. (2013). Nowcasting and the realtime data flow. In G. Elliott & A. Timmermann (Eds.), Handbook of Economic Forecasting (pp.195-237). Amsterdam: North Holland-Elsevier. ; RePEc:bdr:borrec:1037

مصطلحات موضوعية: Previsión, Redes neuronales, Pagos minoristas, NARX, Aprendizaje automático, E27 - Consumption, Saving, Production, Investment, Labor Markets, and Informal Economy: Forecasting and Simulation: Models and Application, C53 - Forecasting and Prediction Methods, Simulation Methods, C45 - Neural Networks and Related Topics, Forecasting, Machine learning, Neural networks, Retail payments, Indicadores económicos, Actividad económica, Modelos económicos, E27 - Consumo, ahorro, producción, inversión e economía informal: Predicción y simulación, Modelos y aplicación, C45 - Redes neuronales y temas relacionados, C53 - Métodos de pronóstico y predicción, métodos de simulación

جغرافية الموضوع: Bogotá

وصف الملف: 29 páginas; PDF; application/pdf

العلاقة: Documentos de Trabajo; Borradores de Economía; Borradores de Economía; No. 1037; https://doi.org/10.32468/be.1037Test; http://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1037Test/; Clara Lia Machado Franco; Borrador 1037; https://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1037.htmlTest; http://hdl.handle.net/20.500.12134/6997Test; http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6997Test; Aiken, M. (2000). Forecasting the United States gross domestic product with a neural network. Journal of International Information Management, 9 (1), 67-75.; Angelini, E., di Tollo, G., & Roli, A. (2008). A neural network approach for credit risk evaluation. The Quarterly Review of Economics and Finance, 48, 733-755. [doi:10.1016/j.qref.2007.04.001]; Bańbura, M., Giannone, D., Modugno, M., & Reichlin, L. (2013). Nowcasting and the realtime data flow. In G. Elliott & A. Timmermann (Eds.), Handbook of Economic Forecasting (pp.195-237). Amsterdam: North Holland-Elsevier.; RePEc:bdr:borrec:1037

الإتاحة: https://doi.org/20.500.12134/6997Test
https://doi.org/10.32468/be.1037Test
https://doi.org/10.1016/j.qref.2007.04.001Test
http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6997Test
https://hdl.handle.net/20.500.12134/6997Test

المؤلفون: Zárate-Solano, Hector Manuel, Zapata-Sanabria, Daniel R.

المصدر: O. Claveria, E. Monte, S. Torra, A self-organizing map analysis of survey-based agents expectations before impending shocks for model selection: The case of the 2008 nancial crisis, International Economics 146 (2016) 40-58. ; A. Jain, J. Mao, K. Mohiuddin, Arti cial neural networks: a tutorial, Computer 29 (3) (1996) 31-44. ; G. Zhang, B. E. Patuwo, M. Y. Hu, Forecasting with arti cial neural networks:: The state of the art, International Journal of Forecasting 14 (1) (1998) 35-62. ; RePEc:bdr:borrec:993

مصطلحات موضوعية: Expectativas de inflación, Aprendizaje automático, Mapas autoorganizados, Redes neuronales autorregresivas no lineales, Encuestas de expectativas, C22 - Time-Series Models, Dynamic Quantile Regressions, Dynamic Treatment Effect Models, Diffusion processes, C63 - Computational Techniques, Simulation Modeling, C45 - Neural Networks and Related Topics, E27 - Consumption, Saving, Production, Investment, Labor Markets, and Informal Economy: Forecasting and Simulation: Models and Application, C02 - Mathematical Methods, Inflation expectations, Machine learning, Self-organizing maps, Nonlinear autoregressive neural network, Expectation surveys, Economía -- Encuestas -- 2014, Petróleo -- Precios -- Encuestas -- 2014, Índice de precios al consumidor -- 2014, Pronóstico de la economía, E27 - Consumo, ahorro

جغرافية الموضوع: Bogotá

وصف الملف: 48 páginas : ilustraciones, gráficas, tablas; PDF; application/pdf

العلاقة: Documentos de Trabajo; Borradores de Economía; Borradores de Economía; No. 993; https://doi.org/10.32468/be.993Test; Borrador 993; https://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/993.htmlTest; http://hdl.handle.net/20.500.12134/6306Test; http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6306Test; O. Claveria, E. Monte, S. Torra, A self-organizing map analysis of survey-based agents expectations before impending shocks for model selection: The case of the 2008 nancial crisis, International Economics 146 (2016) 40-58.; A. Jain, J. Mao, K. Mohiuddin, Arti cial neural networks: a tutorial, Computer 29 (3) (1996) 31-44.; G. Zhang, B. E. Patuwo, M. Y. Hu, Forecasting with arti cial neural networks:: The state of the art, International Journal of Forecasting 14 (1) (1998) 35-62.; RePEc:bdr:borrec:993

الإتاحة: https://doi.org/20.500.12134/6306Test
https://doi.org/10.32468/be.993Test
http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6306Test
https://hdl.handle.net/20.500.12134/6306Test

المؤلفون: León-Rincón, Carlos Eduardo

المصدر: Anderson, P. (1999). Complexity theory and organization science. Organization Science, 10(3), 216-232. ; Arthur, W.B. (1999). Complexity and the economy. Science, 284, 107-109. ; Halkidi, M., Batistakis, Y., & Vazirgiannis, M. (2001). On clustering validation techniques. Journal of Intelligent Information Systems, 17, 107-145. ; RePEc:bdr:borrec:1022

مصطلحات موضوعية: Aglomeración, Bancos, Diversidad, Riesgo sistémico, Aprendizaje automático, C38 - Classification Methods, Cluster Analysis, Principal Components, Factor Analysis, G21 - Banks, Depository Institutions, Micro Finance Institutions, Mortgages, L22 - Firm Organization and Market Structure, L25 - Firm Performance: Size, Diversification, and Scope, Clustering, Banks, Diversity, Systemic risk, Machine learning, Sistema financiero -- Colombia, Riesgo financiero -- Colombia, Estabilidad financiera -- Colombia, Bancos -- Colombia, L25 - Rendimiento de la empresa: tamaño, diversificación y alcance de la empresa, G21 - Bancos, Instituciones de depósito

جغرافية الموضوع: Bogotá

وصف الملف: 31 páginas : gráficas, tablas; PDF; application/pdf

العلاقة: Documentos de trabajo; Borradores de Economía; Borradores de Economía; No. 1022; https://doi.org/10.32468/be.1022Test; Borrador 1022; https://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1022.htmlTest; http://hdl.handle.net/20.500.12134/6335Test; http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6335Test; Anderson, P. (1999). Complexity theory and organization science. Organization Science, 10(3), 216-232.; Arthur, W.B. (1999). Complexity and the economy. Science, 284, 107-109.; Halkidi, M., Batistakis, Y., & Vazirgiannis, M. (2001). On clustering validation techniques. Journal of Intelligent Information Systems, 17, 107-145.; RePEc:bdr:borrec:1022

الإتاحة: https://doi.org/20.500.12134/6335Test
https://doi.org/10.32468/be.1022Test
http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6335Test
https://hdl.handle.net/20.500.12134/6335Test

المؤلفون: Molina Gómez, Nidia Isabel

المساهمون: López Jiménez, Petra Amparo, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente - Departament d'Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient

مصطلحات موضوعية: Micro-territories, Air pollution, Air quality, Sustainable development, Machine learning, Aprendizaje automático, Desarrollo sostenible, Calidad del aire, Modelos de clasificación, Indicadores, Micro territorios, INGENIERIA HIDRAULICA

جغرافية الموضوع: east=-74.072092, north=4.710988599999999, name=Troncal Suba, Bogotá, Colòmbia

العلاقة: http://hdl.handle.net/10251/168398Test

الإتاحة: https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/168398Test
http://hdl.handle.net/10251/168398Test

المؤلفون: Chaves Tequia, Luis Miguel

المساهمون: Posada Uribe, Luisa Fernanda, Florez Valencia, Leonardo, Parra Rodriguez, Carlos Alberto, Beltran Cortes, Ana Maria

مصطلحات موضوعية: Imágenes, Microscopia, Machine learning, Células, Algoritmos, Análisis, Images, Microscopy, Cells, Algorithms, Analysis, Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas, Redes neuronales (Computadores), Aprendizaje automático (Inteligencia artificial), Algoritmos (Computadores)

جغرافية الموضوع: Colombia, Cundinamarca (Colombia), Bogotá, D.C. (Bogotá, Colombia), Bogotá (Colombia)

الوقت: 2020-2021

وصف الملف: PDF; application/pdf

العلاقة: http://hdl.handle.net/10554/53721Test; instname:Pontificia Universidad Javeriana; reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana; repourl:https://repository.javeriana.edu.coTest

الإتاحة: http://hdl.handle.net/10554/53721Test

المؤلفون: Restrepo Escalante, Santiago

المساهمون: Cifuentes, Aura Maria

مصطلحات موضوعية: FinTech, Inclusión financiera, Barreras de acceso, Asimetrías de información, Ampliación de mercados, Sustentabilidad financiera, Ecosistema digital, Mercado crediticio, Pagos digitales, 658.15 Gestión financiera, Servicios financieros, Tecnología de la información, Aprendizaje automático (Inteligencia artificial), Servicios bancarios - Aspectos económicos, Big data

جغرافية الموضوع: Bogotá, D.C. - Colombia

الوقت: 2019-2020

وصف الملف: 171 páginas; application/pdf

العلاقة: http://hdl.handle.net/10726/2460Test; ADM / R436r 2020; instname:Colegio de Estudios Superiores de Administración - CESA; reponame:Biblioteca Digital - CESA; repourl:https://repository.cesa.edu.coTest/

الإتاحة: http://hdl.handle.net/10726/2460Test

المؤلفون: Cardozo Achury, Nicolás, Parra Heredia, Andrés Felipe

مصطلحات موضوعية: IA (Inteligencia Artificial), Machine Learning, 006.3 Inteligencia artificial y computación natural, Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Investigaciones, Maquinaria automática - Aspectos económicos, Transformación digital, Innovaciones tecnológicas - Empresas, Países en desarrollo

جغرافية الموضوع: Bogotá, D.C. - Colombia

الوقت: 2019

وصف الملف: 40 páginas; application/pdf

العلاقة: http://hdl.handle.net/10726/4037Test; MBA / C268c 2019; instname:Colegio de Estudios Superiores de Administración - CESA; reponame:Biblioteca Digital - CESA; repourl:https://repository.cesa.edu.coTest/

الإتاحة: http://hdl.handle.net/10726/4037Test