Regresar

Desarrollo de un sistema recomendador de licitaciones basado en tecnica de aprendizaje automatico

Abstract:

El presente proyecto tiene como objetivo desarrollar e implementar un sistema web que recomiende a una empresa participar o no en una licitación basándose en técnica de aprendizaje automático. Para ello se definió a que tipo de empresas será dirigido este proyecto que serían las PYMES (pequeñas y medianas empresas). El estudio está basado en las licitaciones de España ya que el sitio de contrataciones públicas de dicho país permite la descarga de datos abiertos de forma rápida y fácil. La ventaja de los resultados obtenidos del estudio es que puede ser aplicable en otros países porque por lo general, se mantiene el mismo proceso de contratación pública. Mediante esta base de datos se definió las variables de entrada y salida, una vez realizado ese filtro se estudió varios algoritmos de Machine Learning como: Maquina de soporte vector, Regresión logística, Árbol de decisiones, Bosque aleatorio, K vecinos, Naive Bayes. En la cual se optó por tres algoritmos para comparar resultados que serían desde el mejor resultado de probabilidad hasta el menor, esos serian: Bosque aleatorio, en medio árbol de decisiones y con porcentaje bajo K- vecinos. Una vez realizado el estudio de los modelos de aprendizaje se procedió a crear un sistema web realizado en la plataforma Figma en donde se ingresará los datos de entrada y nos mostrará el resultado si adjudico o no en la licitación.