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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBaldeón Calisto, María Gabriela, director-
dc.contributor.authorRecalde Valladares, Sergio Andrés-
dc.date.accessioned2022-04-19T16:20:35Z-
dc.date.available2022-04-19T16:20:35Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero Industrial) , Universidad San Francisco de Quito , Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2021es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11129-
dc.descriptionThe Ecuadorian logistics industry constantly requires new solutions and innovation that helps reduce the general operational cost. E-commerce boom and recent dynamism of Ecuadorian economy have generated the need of finding new solutions that are adapted to the growing demand and favor logistics costs reduction...es_ES
dc.description.abstractLa industria logística ecuatoriana requiere constantemente de nuevas soluciones e innovación que permita reducir el costo general de la operación. El desarrollo del comercio digital y el reciente florecimiento de la economía ecuatoriana han generado la necesidad de buscar soluciones que se adapten a la creciente demanda y favorezcan la reducción de costos logísticos...es_ES
dc.format.extent35 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsCC0 1.0 Universal*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.subjectIngeniería industriales_ES
dc.subjectAprendizajees_ES
dc.subjectTesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.subject.otherTecnologíaes_ES
dc.subject.otherIndustriaes_ES
dc.titleClasificación de direcciones usando modelos de Machine Learning : Caso de estudio en una empresa logística ecuatorianaes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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