Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Briñez de León, Juan CarlosBenavides Garzón, Luis Carlos2024-08-012024-08-012024https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3729Este trabajo final se centra en el desarrollo de un algoritmo computacional que emplea técnicas de Machine Learning para optimizar el proceso de compra de ingredientes e insumos necesarios para la producción de productos terminados. El objetivo principal es mejorar la eficiencia y la precisión en la toma de decisiones relacionadas con las compras, asegurando así una gestión de inventarios más efectiva y una reducción de costos.24 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024Machine learningOptimización de comprasModelado predictivoGestión de inventariosAlgoritmos computacionalesAnálisis de datosPredicción de demandaReducción de costosIndustria alimentariaAceites vegetalesMargarinas vegetalesSistema de soporte a la decisión (DSS)Regresión linealRedes neuronalesModelos de árboles de decisiónPrecios de insumosDemanda fluctuanteVolatilidad de preciosCompetencia en la industria alimentariaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)Algoritmos (Computadores)Toma de decisiones