Predicción de la pobreza laboral en México mediante índices de corto plazo basados en algoritmos de machine learning

Autor

• Rincón Vargas, Ratzanyel Daniel

Centro

• Centro de Estudios Económicos

Año

• 2018

Tema

• Mercado de trabajo
• Pobres
• Predicciones sociales
• Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
• Desigualdad social

Cobertura geográfica

• México

Cobertura temporal

• Siglo XXI

Tipo de documento

• Trabajo de investigación de Maestría

Tipo de ilustraciones

• tablas
• gráficas

Clasificación de la biblioteca

• 339.4609720905/R579p

Identificador

• 999573887102716

Handle

• https://hdl.handle.net/20.500.11986/COLMEX/10005072

Dimensiones

• 28 cm

Extension

• vi, 83 páginas

Modo de publicación

• monografía

Idioma

• español

Director

• Caldiño García, Eneas Arturo

Grado

• Maestría en Economía

En Colección:

• Tesis Colmex
• Producción Institucional

Detalles de archivos

Miniatura	Título	Fecha de subida	Visibilidad	Acciones
	rinc%C3%B3n_rd.pdf Es parte de: Predicción de la pobreza laboral en México mediante índices de corto plazo basados en algoritmos de machine learning	2019-05-18	Público	Descargar

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