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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/95607
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorSaavedra Martínez, Jesús Iván-
dc.creatorIbargüengoitia González, María Guadalupe Elena-
dc.creatorFuentes Pineda, Gibran-
dc.date2019-10-17-
dc.date.accessioned2023-09-01T20:34:44Z-
dc.date.available2023-09-01T20:34:44Z-
dc.identifierhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/134-
dc.identifier10.32870/recibe.v8i1.134-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/95607-
dc.descriptionLa estimación del esfuerzo de proyectos de software es el proceso de predecir el esfuerzo requerido para desarrollar o mantener un sistema de software. Desarrollar modelos de estimación y técnicas apropiadas es fundamental para evitar pérdidas causadas por una estimación deficiente, donde se termina invirtiendo más esfuerzo del estimado.La  precisión  y  confiabilidad  de  las  estimaciones  desempeñan  un  papel  muy  importante  en  la gestión  de  proyectos,  ya  que  permiten  un  monitoreo  y  control  factible  para  garantizar  que  los proyectos se terminarán de acuerdo a lo planeado.Este documento presenta una comparación entre modelos de estimación tradicionales basados en modelos estadísticos y modelos generados a partir de algoritmos de regresión de aprendizaje de máquinas.es-ES
dc.formatapplication/pdf-
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dc.languagespa-
dc.publisherUniversidad de Guadalajaraes-ES
dc.relationhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/134/103-
dc.relationhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/134/146-
dc.relationhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/134/147-
dc.relationhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/134/148-
dc.rightsDerechos de autor 2019 ReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónicaes-ES
dc.sourceReCIBE, electronic journal of Computing, Informatics, Biomedical and Electronics; Vol. 8 No. 1 (2019): May 2019 - Oct 2019; C7en-US
dc.sourceReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica; Vol. 8 Núm. 1 (2019): May 2019 - Oct 2019; C7es-ES
dc.source2007-5448-
dc.source10.32870/recibe.v8i1-
dc.subjectestimación de softwarees-ES
dc.subjectaprendizaje de máquinases-ES
dc.subjectmodelos de estimaciónes-ES
dc.subjectalgoritmos de regresiónes-ES
dc.subjecttamaño funcionales-ES
dc.titleEstimación del esfuerzo de proyectos de software con algoritmos de aprendizaje de máquinases-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
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