Machine learning aplicado a la categorización de  productos en e-commerce

dc.contributor.author	Savian, Pablo
dc.contributor.author	Tornillo, Julian
dc.contributor.author	Pascal, Guadalupe
dc.contributor.author	Velazquez Ramos, Alejo
dc.contributor.author	Berta, Adrian
dc.date.accessioned	2024-09-12T18:41:05Z
dc.date.available	2024-09-12T18:41:05Z
dc.date.issued	2023-10
dc.identifier.uri	https://repositorio.unlz.edu.ar//handle/123456789/712
dc.description.abstract	El contexto epidemiológico a causa del COVID-19 ha sido el gran disparador del e-commerce en América Latina y gran parte del mundo. Diversas investigaciones de mercado demuestran que los consumidores se vuelven cada vez más exigentes en cuanto a los tiempos de entrega, donde la logística juega un papel fundamental. En contraparte, el creciente mix de productos comercializados en línea aumenta la complejidad de las operaciones logísticas que buscan optimizar estos tiempos de entrega, siendo necesario adoptar un riguroso sistema de categorización de productos que permita mejorar la toma de decisiones.	es
dc.language.iso	es	es
dc.title	Machine learning aplicado a la categorización de productos en e-commerce	es
dc.type	Other	es