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dc.contributor.advisorRendón Gamboa, Jairo Andrés
dc.contributor.advisorBolívar Atuesta, Stevenson
dc.contributor.authorAparicio Wallis, Andrés Felipe
dc.contributor.authorSerna Polania, Julio César
dc.contributor.authorCamargo Ramirez, Jhon Jaime
dc.date.accessioned2020-01-30T18:59:25Z
dc.date.accessioned2020-04-15T14:20:25Z
dc.date.accessioned2023-05-11T17:20:04Z
dc.date.available2020-01-30T18:59:25Z
dc.date.available2020-04-15T14:20:25Z
dc.date.available2023-05-11T17:20:04Z
dc.date.created2019
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/106992
dc.description.abstractConsultoría para el diseño de una solución analítica que le permita a la compañía Primestone generar ingresos adicionales por medio del licenciamiento de la misma y ahorrar costos operativos a sus clientes. Esta solución tiene como objetivo optimizar los tiempos de análisis y validación de información de telemedidas usadas para la detección de consumos anómalos, implementando técnicas de aprendizaje de máquina y minería de datos para evitar su validación manual y prevenir errores en la interpretación de los datos de consumo. Lo cual puede ocasionar verificaciones en campo de medidores e infraestructura eléctrica del usuario cuando en algunos casos esta verificación no es necesaria.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAprendizaje de máquinaspa
dc.subjectMinería de datosspa
dc.subjectAnalíticaspa
dc.subjectInteligencia de negociosspa
dc.subjectDetección de anomalíasspa
dc.subjectConsumo de energía eléctrica industrialspa
dc.subjectClusteringspa
dc.titleDetección de anomalías en el consumo de energía eléctrica industrialspa


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