Desarrollo de un prototipo de sistema web basado en machine learning para la identificación de tendencias y análisis de incidentes de la empresa de seguridad privada PROTEMAXI.

Este trabajo es la construcción e investigación de un prototipo de sistema web basado en Machine Learning, la automatización inteligente es una nueva forma de potenciar la automatización de procesos tradicionales con la Inteligencia artificial, PROTEMAXI una empresa que brinda servicio de seguridad a sus clientes dentro de la ciudad de Guayaquil tiene la necesidad de agilizar el proceso de generación de informes de las novedades reportadas mensualmente a la vez que la analiza para obtener información valiosa, comúnmente este proceso se hace de forma manual pero es poco preciso y puede contener errores; por este motivo el presente proyecto se basa en la construcción del prototipo del sistema que genera reportes automatizados de acuerdo al cliente y la fecha es decir el periodo integrando la tecnología del aprendizaje automático; La construcción del sistema fue hecha con los requerimientos tecnológicos que la empresa solicito como el Framework de Laravel para la interfaz web y para el modelo de Machine Learning Python. Desde las diferentes reuniones de levantamiento de información hasta el desarrollo del modelo de Machine Learning se utiliza una metodología de software en cascada que permite trabajar de manera más directa y sin petición a cambios no establecidos. Los objetivos del proyecto se basan en la implementación del empleo de técnicas de Machine Learning para generar resultados en base a los patrones encontrados, la elaboración del sistema web, la creación de una base de datos y el uso de las tecnologías requeridas por la empresa por termino de compatibilidad. Para finalizar, el proyecto concluye con la generación de informes de acuerdo con el cliente y al mes seleccionado donde se muestran datos precargados y los resultados del análisis del modelo de Machine Learning, gracias a esta implementación se logra reducir el tiempo de generación del informe y se obtienen patrones de frecuencia sobre las novedades ocurridas y que recomendaciones se pueden tomar al respecto.

• Glavni autor: Pazos Celi, Andrés Sebastián (author)
• Daljnji autori: Vega Doylet, Priscilla Rebeca (author)
• Format: bachelorThesis
• Jezik: spa
• Izdano: 2025
• Teme: INTELIGENCIA ARTIFICIAL; AUTOMATIZACIÓN; PROTECCIÓN DE DATOS; ANÁLISIS DE DATOS
• Online pristup: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/24702