Clasificación de inventario con procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático
"El presente estudio se enfoca en la necesidad de automatizar la clasificación de productos de un inventario, como una forma de mejorar ese proceso y minimizar la dependencia de personal especializado. El objetivo principal es proponer una solución, a través de la adopción de una metodología...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Tesis de maestría |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2025
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14769/5143 |
| Aporte de: |
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I32-R138-20.500.14769-5143 |
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I32-R138-20.500.14769-51432026-01-07T14:16:01Z Clasificación de inventario con procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático Castaño, Rocio Vanesa CONTROL DE INVENTARIO, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, CLASIFICACIÓN, PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL, N-GRAMAS, BOLSA DE PALABRAS, TF-IDFD "El presente estudio se enfoca en la necesidad de automatizar la clasificación de productos de un inventario, como una forma de mejorar ese proceso y minimizar la dependencia de personal especializado. El objetivo principal es proponer una solución, a través de la adopción de una metodología basada en el procesamiento de lenguaje natural y métodos de aprendizaje automático. Para ello, se trabaja sobre los productos catalogados en un inventario jerárquico, se preprocesan los textos descriptivos de los productos a través de la generación de N-gramas con vectorización TF-IDF, para generar un dataset con el cual se entrenan seis modelos de aprendizaje automático supervisado, que luego son comparados entre sí a través de métricas desempeño para determinar el más eficaz para este caso de uso. " 2025-10-27T13:54:46Z 2025-10-27T13:54:46Z 2025-04 Tesis de maestría https://hdl.handle.net/20.500.14769/5143 es application/pdf |
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Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) |
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"El presente estudio se enfoca en la necesidad de automatizar la clasificación de productos de un inventario, como una forma de mejorar ese proceso y minimizar la dependencia de personal especializado.
El objetivo principal es proponer una solución, a través de la adopción de una metodología basada en el procesamiento de lenguaje natural y métodos de aprendizaje automático.
Para ello, se trabaja sobre los productos catalogados en un inventario jerárquico, se preprocesan los textos descriptivos de los productos a través de la generación de N-gramas con vectorización TF-IDF, para generar un dataset con el cual se entrenan seis modelos de aprendizaje automático supervisado, que luego son comparados entre sí a través de métricas desempeño para determinar el más eficaz para este
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