馃嚝馃嚪 Detecci贸n de errores por Inteligencia Artificial en las fichas de paie

Demostraci贸n: La inteligencia artificial al servicio de la paz

El m贸dulo presentado en esta demostraci贸n permite detectar las anomal铆as relacionadas con las fichas de paie y ello gracias a un modelo de aprendizaje autom谩tico (Aprendizaje autom谩tico).
Se puede cargar una base existente sin problemas. Tambi茅n es posible cargar una nueva base a partir de un archivo CSV. Despu茅s de haber elegido una base de su elecci贸n seleccionando un archivo en formato 'CSV' o 'Texto', puede cargarla pulsando el bot贸n 'Cargar la base'.
La base se describe a continuaci贸n en forma de tabla. Para comprobar si la base contiene fichas de paie err贸neas, basta con hacer clic en el bot贸n rojo "Verificaci贸n de errores".

En este ejemplo, proponemos un modelo basado en un modelo SVM (Support Vector Machine). Este modelo, implementado en Python con la librer铆a SciKit-Learn, ha sido entrenado con un juego de datos extra铆do de ePaie. Este tipo de modelo permite discriminar los datos calculando autom谩ticamente su distancia estad铆stica con la norma definida en los datos de entrada. Adem谩s, este modelo permite detectar las observaciones err贸neas, en nuestro caso las fichas de paie que contienen errores. En esta demostraci贸n, una vez que se utiliza el modelo, las observaciones clasificadas como err贸neas se colorean en rojo.

V铆deo de demostraci贸n BL.Paie2035

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