Brindar a la Ups Modelos de Predicción y Recomendación que Faciliten la Gestión Académica Mediante la Incorporación de Técnicas de Machine Learning a la Base de Datos Institucional

Bojorque Chasi, Rodolfo Xavier (Investigador principal)
Hurtado Ortiz, Remigio Ismael (Investigador Secundario)

Grupo de Investigación de Inteligencia Artificial y Tecnologías de Asistencia (GI-IATa)

Description

Objetivo general Brindar a la UPS modelos de predicción y recomendación que faciliten la gestión académica mediante la incorporación de técnicas de machine learning a la base de datos institucional.

Estado	Finalizado
Fecha de inicio/Fecha fin	27/07/17 → 27/07/19

Brindar a la Ups Modelos de Predicción y Recomendación que Faciliten la Gestión Académica Mediante la Incorporación de Técnicas de Machine Learning a la Base de Datos Institucional

Detalles del proyecto

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