Proyecto Machine Learning de predicción de pedidos para bodega de almacenamiento - Seminario Machine Learning e Inteligencia Artificial

Aug 2, 2026

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Proyecto desarrollado como opción de trabajo de grado dentro del seminario de Machine Learning e Inteligencia Artificial (Crehana), organizado en ocho módulos que cubren introducción al machine learning, fundamentos aplicados, ética en inteligencia artificial, evaluación de modelos, bases de inteligencia artificial, análisis contrafactual, aprendizaje supervisado e innovación tecnológica. Se enmarca en una necesidad empresarial: optimizar el abastecimiento de la bodega principal mediante un enfoque de clasificación para decidir la compra a proveedor y un modelo de regresión para estimar la cantidad a pedir, integrando conceptos de datos, tipos de modelos y consideraciones éticas.

IdiomaSpanish

CategoríaTecnología

FormatoPDF

Páginas32

Tiempo de lectura49 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Marco conceptual y contextual

Introducción al Machine Learning

Fundamentos aplicados de Machine Learning

Introducción a la ética en la inteligencia artificial

Evaluación de modelos de Machine Learning

Introducción a la Inteligencia Artificial

Machine Learning: Análisis contrafactual

Machine Learning: Aprendizaje supervisado

Innovación tecnológica con inteligencia artificial

Desarrollo e implementación del aprendizaje

Figuras y tablas

Conclusiones

Bibliografía

Proyecto Machine Learning de predicción de pedidos para bodega de almacenamiento Seminario Machine Learning e Inteligencia Artificial Corporación Universitaria Remington. Ingeniería de Sistemas Víctor Manuel Hernández Vargas Docente Juan Pablo Vélez Uribe Opción de Trabajo de grado Seminario. Agradecimientos Feliz de completar el proceso de formación, quiero elaborar este trabajo con dedicatoria a la institución Uniremington por el apoyo brindado durante estos años académicos, a todo el equipode docentes, que, aunque a distancia, siempre estuvieron disponibles para apoyar el proyecto formativo, instruyendo, evaluando, apoyando y sobre todo acompañando. Agradecimiento especial a mi familia por el apoyo brindado durante estos años de formación académica. Tabla de Contenidos Resumen.......................................................................................................................................... 4 Marco conceptual y contextual ....................................................................................................... 5 1. Introducción al Machine Learning ...................................................................................... 5 2. Fundamentos aplicados de Machine Learning.................................................................... 8 3. Introducción a la ética en la inteligencia artificial ............................................................ 10 4. Evaluación de modelos de Machine Learning .................................................................. 11 5. Introducción a la Inteligencia Artificial ............................................................................ 16 6. Machine Learning: Análisis contrafactual ........................................................................ 18 7. Machine Learning: Aprendizaje supervisado ................................................................... 20 8. Innovación tecnológica con inteligencia artificial ............................................................ 21 Desarrollo e implementación del aprendizaje ........................................................................... 22 Figuras y tablas ............................................................................................................................. 28 Conclusiones ................................................................................................................................. 29 Bibliografía ................................................................................................................................... 30 Resumen Este proyecto se basa en el seminario de Machine Learning e Inteligencia Artificial ofrecido por la plataforma Crehana compuesto por 8 módulos 􀁸 Introducción al Machine Learning 􀁸 Fundamentos aplicados de Machine Learning 􀁸 Introducción a la ética en la inteligencia artificial 􀁸 Evaluación de modelos de Machine Learning 􀁸 Introducción a la Inteligencia Artificial 􀁸 Machine Learning: Análisis contrafactual 􀁸 Machine Learning: Aprendizaje supervisado 􀁸 Innovación tecnológica con inteligencia artificial En cada uno de ellos se abordan temas de actualidad y allí se adquieren los conocimientos necesarios relacionados al aprendizaje predictivo de las maquinas, así como los diferentes tipos de datos, diferentes tipos de modelos y diferentes tecnologías dedesarrollo, fundamentos éticos de la inteligencia artificial y sus diferentes alcances. En este proyecto se plantea una necesidad a solucionar para la compañía para la cual me encuentro trabajando, la necesidad surge en el abastecimiento de la bodega principal, este abastecimiento actualmente no se realiza de manera óptima, por lo que se sugiere un modelo de clasificación que permita identificar cuando un producto se debe solicitar por compra a un proveedor y por medio de un modelo de regresión, estimar la cantidad apedir. Palabras clave Machine learning, Ejercicios

Preguntas frecuentes

Cuál es el objetivo del proyecto de machine learning presentado?

El proyecto busca mejorar el abastecimiento de la bodega principal identificando cuándo solicitar un producto por compra a un proveedor y estimando la cantidad a pedir.

Qué papel cumplen los modelos de clasificación y regresión en la solución?

La clasificación permite decidir si un producto debe solicitarse por compra, mientras que la regresión estima la cantidad requerida a pedir.

Qué temas incluye el seminario base del que parte el proyecto?

Incluye ocho módulos: introducción al machine learning, fundamentos aplicados, ética en inteligencia artificial, evaluación de modelos, introducción a la inteligencia artificial, análisis contrafactual, aprendizaje supervisado e innovación tecnológica con IA.

Aug 2, 2026

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