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Título: Modelo de Machine Learning para la precisión de tiempos de desarrollo de software en una empresa consultora en Lima 2023
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 27-oct-2024
Institución: Universidad Privada del Norte
Resumen: Se evidencia el crecimiento de la industria del software por el despliegue de la virtualidad y muchos factores evolutivos de digitalización. En ese sentido, en la presente investigación se planteó como problema principal la estimación de tiempos de desarrollo de software en la fase de planificación, por lo que se tuvo como objetivo el diseño de un modelo de Machine Learning con procesamiento de lenguaje natural para estimación de tiempos de desarrollo de software. Se propuso del desarrollo de un modelo de machine Learning en la estimación de tipos de evolutivo, siendo éste un factor para la asignación de tiempo; por eso se tiene las dimensiones de identificación de las variables y preparación de datos, diseño del modelo y selección de la técnica y evaluación del modelo. Finalmente, se implementó el modelo con 64 comentarios observados y estructurados en un Dataset obteniendo un input para la selección de características, entrenamiento del modelo y evaluación de éste con una fiabilidad de 0.68 que es mejor que la estimación tradicional la cual se realiza con expertos en gestión, pero no en un proyecto específico. El modelo de Machine Learning proporciona directamente la experiencia en vivo.
Enlace al repositorio: https://hdl.handle.net/11537/39369
Disciplina académico-profesional: Maestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Gerencia de Sistemas de Información
Institución que otorga el grado o título: Universidad Privada del Norte. Escuela de Posgrado y Estudios Continuos
Grado o título: Maestro en Ingeniería de Sistemas con Mención en Gerencia de Sistemas de Información
Jurado: Mendoza De Los Santos, Alberto Carlos; Paredes Vargas, Ronal Santos; Cardenas Rodriguez, Karina
Fecha de registro: 14-ene-2025



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