[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-120821-es":3,"doc-seo-120821-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},120821,962084925636,"Olivia Brown","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",41,"Investigación e Informes","Sistema de pronóstico usando técnicas de machine learning para la detección de fallas en ATM de los clientes de Belltech","El trabajo presenta un sistema de pronóstico basado en técnicas de machine learning orientado a la detección de fallas en cajeros automáticos (ATM) de los clientes de Belltech. La investigación responde a una problemática operativa: los procesos actuales manuales generan análisis poco exactos, retrasan la culminación del proceso y no aportan valor de negocio al ofrecer información predictiva. El sistema busca proporcionar información relevante para la toma de decisiones, priorizar ATMs con mayor recurrencia de fallas, y mejorar la experiencia del usuario mediante pronósticos oportunos y accionables.","FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS  \nSistema de pronóstico usando técnicas de machine learning para ladetección de fallas en ATM de los clientes de Belltech  \nTESIS PARA OBTENER EL TÍTULO PROFESIONAL DE:  \nIngeniero de Sistemas  \nAUTOR:  \nMiranda Ziña, Renzo ([orcid.org/0000-0003-4471-9984](orcid.org/0000-0003-4471-9984) )  \nASESORES:  \nMg. Milner David Liendo Arevalo ([orcid.org/0000-0002-7665-361X](orcid.org/0000-0002-7665-361X)) Dra. Yesenia del Rosario Vasquez Valencia ([orcid.org/0000-0003-4682-2280](orcid.org/0000-0003-4682-2280) )  \nLÍNEA DE INVESTIGACIÓN:  \nSistema de Información y Comunicaciones  \nLÍNEA DE RESPONSABILIDAD SOCIAL UNIVERSITARIA:  \nInnovación tecnológica y desarrollo sostenible  \nLIMA – PERÚ  \nDEDICATORIA  \nA mi madre ya que asumió el rol de padre y madre además por ser mi principal motor de motivación para cumplir con cada una de mis metas.  \nAGRADECIMIENTO  \nA Dios por ser nuestro creador, a mi madre y mi novia por motivarme a culminar misestudios universitarios y encaminarme alograr cada uno de mis objetivos trazados.  \nÍNDICE DE CONTENIDO  \nDEDICATORIA ............................................................................................................. ii  \nAGRADECIMIENTO ..................................................................................................... iii  \nÍndice de Tablas .......................................................................................................... v  \nÍndice de figuras.......................................................................................................... v  \n[RESUMEN ....................................................................................................................vi](RESUMEN ....................................................................................................................vi)  \n[ABSTRACT .................................................................................................................vi](ABSTRACT .................................................................................................................vi)i  \nI. INTRODUCCIÓN ................................................................................................... 8  \nII. MARCO TEÓRICO ...............................................................................................15  \nIII. MÉTODO ................................................................................................................21  \n3.1 Tipo de diseño de investigación .........................................................................22  \n3.2 Variable de operacionalización ...........................................................................22  \n3.3 Población, muestra y muestreo ..........................................................................23  \n3.4 Técnica e instrumento de recolección de datos ................................................25  \n3.5 Procedimientos ....................................................................................................25  \n3.6 Método de análisis de datos................................................................................26  \n3.7 Aspectos éticos....................................................................................................26  \nIV. RESULTADOS .......................................................................................................27  \nV. DISCUSIONES ........................................................................................................37  \nVI. CONCLUSIONES ...................................................................................................40  \nVII. RECOMENDACIONES ..........................................................................................42  \nREFERENCIAS ...........................................................................................................44  \nANEXOS .......................................................","cbCainRLTCE9Ih0E","https://ap.wps.com/l/cbCainRLTCE9Ih0E","pdf",3022616,2,1,71,"Spanish","es",110,"# Introducción\n# Marco teórico\n# Método\n## Tipo de diseño de investigación\n## Variable de operacionalización\n## Población, muestra y muestreo\n## Técnica e instrumento de recolección de datos\n## Procedimientos\n## Método de análisis de datos\n## Aspectos éticos\n# Resultados\n# Discusiones\n# Conclusiones\n# Recomendaciones\n# Referencias\n# Anexos","[{\"question\":\"¿Cuál es el objetivo del sistema propuesto en el trabajo?\",\"answer\":\"Desarrollar un sistema de pronóstico con técnicas de machine learning para detectar fallas en ATM de los clientes de Belltech y entregar información 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