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Título :	Diseño de un modelo de predicción de éxito para proyectos tecnológicos con financiación en masa aplicando técnicas de Machine Learning.
Autor :	Yagual López, Luis Manuel
metadata.dc.contributor.advisor:	Gallardo Posligua, Vicente Adolfo
Palabras clave :	APRENDIZAJE AUTOMÁTICO;PROYECTOS TECNOLÓGICOS;KICKSTARTER;JUPYTER NOTEBOOK;INTELIGENCIA ARTIFICIAL;PYTHON
Fecha de publicación :	11-mar-2019
Editorial :	Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Descripción :	Los proyectos con financiación en masa se han vuelto una tendencia en el emprendimiento a nivel global mediante el uso de plataformas tales como Kickstarter, pero estos conllevan un alto riesgo de que no logren la meta a recaudar por lo que es importante el análisis y preparación del proyecto antes de su lanzamiento; por este motivo se propone el desarrollo de un modelo de predicción de éxito para proyectos tecnológicos con financiación en masa para ayudar en la toma de decisiones previo al lanzamiento y publicación del proyecto en la plataforma Kickstarter. Para el proyecto se utilizó la investigación cualitativa, descriptiva con análisis documental como técnica de recolección de datos. Se analizaron documentos relacionados a construcción de modelos predictivos con algoritmos de aprendizaje automático y se analizaron las variables que influyen en el éxito de los proyectos en la plataforma de Kickstarter y se consolidó información de los proyectos tecnológicos de la plataforma mediante bases externas e ingreso manual. Se diseñó un flujo de trabajo, basado en prácticas generales, para el diseño del modelo predictivo y se escogieron los algoritmos de aprendizaje automático enfocados al resultado a obtener. Una vez diseñado el modelo de predicción con los algoritmos escogidos, se evaluó la exactitud y se comprobó la confiabilidad de al menos un 70% en las predicciones de éxito para los proyectos tecnológicos con financiación en masa.
URI :	http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/12617
Aparece en las colecciones:	Trabajos de Titulación - Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales

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