| dc.contributor.advisor | Castro Guzman, Alfredo Jesus | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_josé_celestino_mutis | |
| dc.creator | Cancelada Pérez, Anderson Guillermo | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-13T19:40:05Z | |
| dc.date.available | 2026-03-13T19:40:05Z | |
| dc.date.created | 2025-10-23 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79558 | |
| dc.description | Tablas comparativas de algoritmos, ilustraciones de resultados y gráficos de adopción del machine learning en empresas (Ilustraciones 1 a 6 y Tablas 1 a 4). | |
| dc.description.abstract | Esta monografía analiza el impacto del uso de algoritmos de machine learning en la optimización de los sistemas de gestión de inventarios. A partir de una revisión exhaustiva de la literatura, se abordan diversas técnicas de aprendizaje automático, tales como la regresión lineal, los árboles de decisión y las redes neuronales, aplicadas en dicho contexto. Asimismo, se examinan estudios de caso y ejemplos prácticos de empresas que han implementado estas tecnologías. El objetivo principal es identificar las ventajas, los desafíos y los resultados obtenidos, con el fin de ofrecer una visión integral de cómo el machine learning puede mejorar la eficiencia y la precisión en la gestión de inventarios.
Palabras clave: machine learning, gestión de inventarios, optimización, aprendizaje automático, redes neuronales. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Uso De Algoritmos De Machine Learning En La Optimización De Sistemas De Gestión De Inventarios | |
| dc.type | Monografía | |
| dc.subject.keywords | machine learning | |
| dc.subject.keywords | redes neuronales | |
| dc.subject.keywords | aprendizaje automático | |
| dc.subject.keywords | optimización | |
| dc.subject.keywords | gestión de inventarios | |
| dc.description.abstractenglish | This monograph examines the impact of using machine learning algorithms to optimize inventory management systems. Based on an extensive literature review, various machine learning techniques—such as linear regression, decision trees, and neural networks—are addressed within this context. Furthermore, case studies and practical examples of companies that have implemented these technologies are analyzed. The main objective is to identify the advantages, challenges, and outcomes, providing a comprehensive overview of how machine learning can enhance efficiency and accuracy in inventory management.
Keywords: machine learning, inventory management, optimization, artificial intelligence, neural networks. | |
| dc.subject.category | Aprendizaje Automático | |