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Mauricio Sánchez, David Santos
Alva Ranilla, Mayra Yessica
Tamashiro Wong, Keiko Cecilia
2020-06-04T16:46:06Z
2020-06-04T16:46:06Z
2012
Alva, M. & Tamashiro, K. (2012). Machine Learning para predecir la morosidad en créditos MYPEs de la Caja Metropolitana de Lima. Tesis para optar el título profesional de Ingeniero de Sistemas. Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.
https://hdl.handle.net/20.500.12672/12108
Publicación a texto completo no autorizada por el autor
Propone el uso de una red neuronal (Perceptrón multicapa) para predecir el comportamiento de una MYPE respecto a la morosidad en el pago de sus créditos, permitiendo así anticipar y minimizar los efectos desfavorables en la eco nomía y gestión de la Caja Metropolitana de Lima. Se aplicó la metodología CRISP-DM para elaborar el modelo de la red neuronal. La implementación de la red se realizó utilizando el software WEKA como herramienta de análisis y procesamiento de datos. El sistema se desarrolló bajo la plataforma Java. En el software Weka se realizó el entrenamiento y validación de los datos, obteniéndose como resultado final de la validación del modelo de red neuronal una tasa de error de 1.25%
Tesis
spa
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
info:eu-repo/semantics/closedAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio de Tesis - UNMSM
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Redes neuronales (Computación)
Microempresas - Programas para computadora
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Crédito - Procesamiento de datos
Machine Learning para predecir la morosidad en créditos MYPEs de la Caja Metropolitana de Lima
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas
Ingeniería de Sistemas
Titulo Profesional
Ingeniera de Sistemas
PE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
06445495
https://orcid.org/0000-0001-9262-626X
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública



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