Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en proyecciones de precios del ganado vacuno en pie, utilizando estrategias de machine learning

López Viloria, Pedro Jamith

Publication:
Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en proyecciones de precios del ganado vacuno en pie, utilizando estrategias de machine learning

dc.contributor.advisor	Briñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.author	López Viloria, Pedro Jamith
dc.date.accessioned	2024-08-03T13:24:40Z
dc.date.available	2024-08-03T13:24:40Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	El mercado colombiano de la carne, en especial la carne bobina se ve enfrentado diariamente a fluctuaciones considerables en los precios que perciben los productores, son muchas las variables a considerar y que afectan de gran manera estos precios, y que no permiten que se marque una tendencia que se pudiera pronosticar de una forma fácil y asertiva, los productores se ven enfrentados a la incertidumbre del rumbo que van a tomar los precios, lo que los obliga a vender sin tener la seguridad que se van a obtener los mejores márgenes de ganancia, limitando así las decisiones de futuras inversiones que garanticen una estabilidad en sus negocios y aportar al crecimiento de la economía del país. Esta preocupación por la incertidumbre de la tendencia de los precios, este trabajo busca crear una herramienta basada en Machine Learning, que alimentándola con los datos históricos de los comportamientos y variaciones que ha tenido el precio por Kilogramo, se pueda predecir como será el comportamiento del precio por Kilogramo del ganado vacuno en pie en un lapso de tiempo determinado, con lo cual los productores pueden tener una guía y tomar una decisión si se arriesgan a vender o esperan a que se presente una mejor opción de venta. Hoy en día y con el creciente auge de la inteligencia artificial y con la utilización de algoritmos de Machine Learning y aprendizaje autónomo, se pueden crear herramientas que le permitan mitigar la incertidumbre a los productores y obtener así un mejor margen de ganancia en sus procesos.
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Ingeniero(a) Industrial	spa
dc.format.extent	28 p.
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.uri	https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3803
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Corporación Universitaria Remington	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingenierías	spa
dc.publisher.place	Medellín (Antioquia, Colombia)	spa
dc.publisher.program	Ingeniería Industrial	spa
dc.rights	Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)	spa
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	spa
dc.subject	Precio de ganado	spa
dc.subject	Machine learning	spa
dc.subject	Regresiones	spa
dc.subject	Predicción	spa
dc.subject	Clustering	spa
dc.subject	Algoritmos	spa
dc.subject	Python	spa
dc.subject	Google Colab	spa
dc.subject.lemb	Algoritmos (Computadores)
dc.subject.lemb	Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lemb	Toma de decisiones
dc.title	Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en proyecciones de precios del ganado vacuno en pie, utilizando estrategias de machine learning	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	spa
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85	spa
dc.type.content	Text	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TP	spa
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	spa
dspace.entity.type	Publication	spa