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dc.contributor.authorBravo Giraldo, Andrés Felipe
dc.contributor.authorRestrepo Sánchez, Diego Alejandro
dc.date.accessioned2020-11-07T12:40:10Z
dc.date.available2020-11-07T12:40:10Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11059/11953
dc.description.abstractIntroducción: En la actualidad el ambiente económico se encuentra en una etapa de cambio cubierto por una ola de revolución tecnológica donde el uso de los datos y la información son clave a la hora de tomar decisiones trascendentales que eventualmente al darle buen manejo son positivas para cualquier organización; cabe resaltar que existen infinidades de compañías donde actualmente se producen datos cada día, pero estos datos no se convierten en información cuyo valor suele ser incalculable para las mismas...spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPereira : Universidad Tecnológica de Pereiraspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)spa
dc.subjectCreditos al consumidorspa
dc.titleModelo para la detección de riesgo de crédito en entidades financieras bajo utilizando técnicas de inteligencia artificial.spa
dc.typebachelorThesisspa
dc.publisher.departmentFacultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Ciencias de la Computaciónspa
dc.creator.degreeIngeniero de Sistemas y Computaciónspa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas y Computaciónspa
dc.type.hasVersionacceptedVersionspa
dc.contributor.advisorLópez Betancur, Julio César
dc.identifier.localT006.3 B826;6310000133920 F7666spa


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