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Title: Optimización de las exportaciones de banano ecuatorianas mediante un clasificador basado en redes neuronales.
Authors: Bravo Mero, Josselyn Camilla
Riofrio Cedeño, María José
metadata.dc.contributor.advisor: Carrera Buri, Félix Miguel
Keywords: BALANZA COMERCIAL;INTELIGENCIA ARTIFICIAL;RED NEURONAL ARTIFICIAL;EXPORTACIÓN DE BANANO;ANÁLISIS DE DATOS
Issue Date: 9-Feb-2024
Publisher: Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Abstract: Exports are an essential part of the country's growth today, where innovation and process automation with the use of data analysis is an effective tool to improve the classification of products by identifying the key variables that directly influence them. However, the understanding and use of artificial intelligence concepts such as artificial neural networks for classification remains a challenge because it is a complex process that is regularly being developed and innovated. Despite these challenges, it is essential for companies to adapt their processes to this new era of digitalisation in order to develop a competitive advantage. The classification of products and the identification of the variables that affect their export are essential, as they allow companies to adopt new strategies for the production of products. This research focuses on the development of an artificial neural network model for the classification of Ecuadorian bananas for export, in which it is hoped to achieve a minimum error in the prediction of the classification of banana types. The objective is to determine which variables directly affect banana exports. The application of artificial neural networks for classification is justified because this sector is one of the main industries in the economy of our country.
Description: Las exportaciones son parte esencial para el crecimiento del país en la actualidad, donde la innovación y la automatización de procesos con el uso del análisis de datos es una herramienta eficaz para mejorar la clasificación de los productos identificando las variables claves que influyen directamente. No obstante, el entendimiento y la utilización de conceptos de inteligencia artificial, como lo son las redes neuronales artificiales para la clasificación siguen siendo un desafío, esto porque es un proceso complejo y que se está desarrollando e innovando periódicamente. Pese a estos desafíos, es fundamental que las empresas vayan adaptando sus procesos a esta nueva era de la digitalización para poder desarrollar una ventaja competitiva. La clasificación de los productos y la identificación de las variables que afectan en su exportación son primordiales, debido a que permiten a las empresas adoptar nuevas estrategias para la producción de los productos. La presente investigación se enfoca en el desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para la clasificación de bananos ecuatorianos para la exportación, en el cual se espera lograr un mínimo error en la predicción de clasificación de los tipos de banano. El objetivo es determinar cuáles son las variables que afectan directamente a la exportación del banano. La aplicación de las redes neuronales artificiales para la clasificación se justifica debido a que este sector es una de las principales industriales en la economía de nuestro país.
URI: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/22583
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