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Predicción de deserción laboral utilizando un algoritmo genético y redes neuronales artificiales
dc.contributor.author | Reyes Huertas, Gonzalo | |
dc.contributor.other | Reyes Huertas, Gonzalo | |
dc.date.accessioned | 2019-12-19T15:35:28Z | |
dc.date.available | 2019-12-19T15:35:28Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.citation | Reyes-Huertas, G. (2019). Predicción de deserción laboral utilizando un algoritmo genético y redes neuronales artificiales. Interfases, (012), 32-48. Recuperado de https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/4636/4622 | es_PE |
dc.identifier.issn | 1993-4912 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12724/9821 | |
dc.description | Indexado en Latindex (Catálogo 2.0) | es_PE |
dc.description.abstract | El objetivo del trabajo de investigación es desarrollar una herramienta que permita identificar la posible deserción de un empleado, entendiendo la deserción laboral como un problema internacional. El método propuesto consiste en un algoritmo genético que identifica las variables relevantes y mejora la arquitectura de una red neuronal artificial como solución. Las variables seleccionadas por la herramienta concordaban con las variables recopiladas de distintos estudios, descubriéndose que no todas eran consideradas en dichos estudios (e.g., distancia del hogar al trabajo y años totales trabajando). Asimismo, las variables y la arquitectura seleccionadas por la herramienta permitieron predecir la deserción laboral hasta un 88,92 % de exactitud. | es_PE |
dc.format | application/ pdf | es |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad de Lima | es_PE |
dc.relation.ispartof | urn:issn:1993-4912 | |
dc.relation.uri | https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/4636/4622 | es |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | * |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.source | Repositorio Institucional - Ulima | es_PE |
dc.source | Universidad de Lima | es_PE |
dc.subject | Redes neuronales (Informática) | es_PE |
dc.subject | Algoritmos genéticos | es_PE |
dc.subject | Rotación de personal | es_PE |
dc.subject | Neural networks (Computer science) | en_EN |
dc.subject | Genetic algorithms | en_EN |
dc.subject | Labor turnover | en_EN |
dc.subject.classification | Ingeniería de sistemas / Software | es |
dc.title | Predicción de deserción laboral utilizando un algoritmo genético y redes neuronales artificiales | es_PE |
dc.type.other | Artículo | |
dc.identifier.journal | Interfases | |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.peer-review | Revisión por pares | |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.26439/interfases2019.n012.4636 |
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