dc.contributor.advisor | Rendón Gamboa, Jairo Andrés | |
dc.contributor.advisor | Bolívar Atuesta, Stevenson | |
dc.contributor.author | Aparicio Wallis, Andrés Felipe | |
dc.contributor.author | Serna Polania, Julio César | |
dc.contributor.author | Camargo Ramirez, Jhon Jaime | |
dc.date.accessioned | 2020-01-30T18:59:25Z | |
dc.date.accessioned | 2020-04-15T14:20:25Z | |
dc.date.accessioned | 2023-05-11T17:20:04Z | |
dc.date.available | 2020-01-30T18:59:25Z | |
dc.date.available | 2020-04-15T14:20:25Z | |
dc.date.available | 2023-05-11T17:20:04Z | |
dc.date.created | 2019 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/106992 | |
dc.description.abstract | Consultoría 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.format | PDF | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Aprendizaje de máquina | spa |
dc.subject | Minería de datos | spa |
dc.subject | Analítica | spa |
dc.subject | Inteligencia de negocios | spa |
dc.subject | Detección de anomalías | spa |
dc.subject | Consumo de energía eléctrica industrial | spa |
dc.subject | Clustering | spa |
dc.title | Detección de anomalías en el consumo de energía eléctrica industrial | spa |