RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Aplicación de técnicas de Machine Learning a un problema práctico de reposición de inventario.
A1 Rodríguez Suárez, Daniel
A2 Grado en Ingeniería Informática
K1 Inteligencia artificial
K1 Big Data
K1 Predicción
K1 Inventario
K1 ARIMA
K1 LSTM
K1 Python
AB En este trabajo se explora el uso de nuevas tecnologías basadas en Inteligencia Artificial y MachineLearning, para un problema práctico de predicción de inventario en la compañía TransportesInterurbanos de Tenerife S.A (TITSA). Primeramente, se explorará el estado actual del problema ylas soluciones propuestas para el mismo o para problemas similares. A continuación, se comparará laeficacia de los métodos no paramétricos basados en Inteligencia Artificial desarrollados medianteredes neuronales LSTM frente a métodos paramétricos tradicionales como el ARIMA. Además, semostrará el proceso completo, como es el tratamiento de los datos para poder ser procesado por losalgoritmos no paramétricos correctamente, las herramientas utilizadas como pueden ser las libreríasde Python para el manejo de datos y las específicas para la creación de la Inteligencia Artificial y,también el uso del PowerBI para la representación y examen por parte del desarrollador, de losresultados alcanzados.
YR 2020
FD 2020
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/20619
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/20619
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 27-dic-2024