Examinando por Autor "Linarez Gonzales, Alvaro Abraham"
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Ítem Acceso Abierto Predicción de Renuncia de Socios de una Cooperativa Utilizando Técnicas Supervisadas de Aprendizaje Automático(Universidad Católica de Santa María, 2019-12-18) Linarez Gonzales, Alvaro AbrahamEl presente trabajo de investigación tiene como objetivo la predicción de renuncia de socios de una cooperativa ubicada en la ciudad de Arequipa, mediante técnicas supervisadas de aprendizaje automático siguiendo una metodología personalizada. Se realizó el preprocesamiento de datos, se eligieron las técnicas idóneas para este caso de estudio y se aplicaron dichas técnicas con las librerías del lenguaje de programación Python. Como la cooperativa no tiene muchos datos y las técnicas requieren bastantes datos para una mejor precisión, se optó por utilizar datos generados sintéticamente correlacionados a los datos originales. Se hizo un análisis de los resultados de las técnicas con los datos reales y los datos sintéticos en el que se determinó que la mejor técnica para este caso es de potenciación de gradiente con un 90% de precisión. Finalmente, para la validación de las técnicas se hizo una prueba con dos casos reales, el primero de un socio que renunció a la cooperativa y el segundo con un socio que se mantuvo en la cooperativa, la técnica que obtuvo el resultado correcto fue la entrenada con los datos sintéticos. Palabras Clave Aprendizaje automático, renuncia de socios, cooperativa, aprendizaje supervisado, datos sintéticos.