PREDICCIÓN DEL ÉXITO DE PROYECTOS TIC MEDIANTE REDES NEURONALES ARTIFICIALES

MARY LUZ MOURONTE LÓPEZ

doi:https://doi.org/10.6036/9724

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PREDICCIÓN DEL ÉXITO DE PROYECTOS TIC MEDIANTE REDES NEURONALES ARTIFICIALES

SEPTIEMBRE 2020 - Volumen: 95 - Páginas: 460

DOI:

https://doi.org/10.6036/9724

Autores:

MARY LUZ MOURONTE LÓPEZ

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Palabras clave:: Redes neuronales, proyectos TIC, proceso de ventas, predicción de éxito, resultados de negocio, Neural networks, ITC projects, sales process, prediction of success, business results
Tipo de artículo:: NOTA TECNICA / TECHNICAL NOTE
Sección:: NOTAS TECNICAS / TECHNICAL NOTES

Hay distintas clases de Redes Neuronales Artificiales (RNA): Feed-Forward (FF), Radial Basis Function (RBF), Multi-Layer Perceptron (MLP), Convolutional, Recurrent Neural Network (RNN), Modular, Sequence-To-Sequence Models, las cuales tienen diferentes campos de aplicación. En esta investigación, surgida del requerimiento de optimizar los resultados del negocio de una gran compañía del sector de Tecnologías de Información y Comunicación (TIC), se estiman las posibilidades de éxito de cualquier proyecto TIC mediante el uso de RNA.

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