Desarrollo de una herramienta de aprendizaje automático (machine learning) para establecer relaciones entre ocupaciones y programas de capacitación en el Uruguay

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cepal.bibLevelDocumento Completo
cepal.callNumberLC/TS.2022/2
cepal.docTypeDocumentos de proyectos e investigación
cepal.jobNumberS2100597_es
cepal.project"Transformaciones Tecnológicas en América Latina: Promover Empleos Productivos y Enfrentar el Desafío de las Nuevas Formas de Empleo Informal"
cepal.regionalOfficeSantiago
cepal.sdg4
cepal.sdg8
cepal.topicEngEDUCATION
cepal.topicEngINNOVATION, SCIENCE AND TECHNOLOGY
cepal.topicEngPRODUCTIVITY
cepal.topicSpaEDUCACIÓN
cepal.topicSpaINNOVACIÓN, CIENCIA Y TECNOLOGÍA
cepal.topicSpaPRODUCTIVIDAD
cepal.workareaEngECONOMIC DEVELOPMENT
cepal.workareaSpaDESARROLLO ECONÓMICO
dc.contributor.authorVelardez, Miguel Omar
dc.contributor.authorDima, Germán César
dc.contributor.institutionCuenta de las Naciones Unidas para el Desarrollo
dc.coverage.spatialEngURUGUAY
dc.coverage.spatialSpaURUGUAY
dc.date.accessioned2022-02-01T20:58:35Z
dc.date.available2022-02-01T20:58:35Z
dc.date.issued2022-02-01
dc.description.abstractEn este trabajo se desarrolló una herramienta automática y no supervisada que tiene por objeto recomendar programas de capacitación para una serie de ocupaciones sobre la base de similitudes entre el perfil de egreso de un conjunto de programas de la Universidad del Trabajo del Uruguay (UTU) y la descripción de las tareas correspondientes a 22 ocupaciones obtenidas a partir del relevamiento de ONET de Uruguay. En la herramienta se utilizan instrumentos del procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing o NLP) cuya atención se centra en la repetibilidad de conceptos claves y en las similitudes del texto como un todo. Con el fin de evaluar este método, se contrastaron las recomendaciones obtenidas a partir de la herramienta con las que brindó un grupo de personas expertas. Los resultados muestran que la herramienta desarrollada permite recomendar un promedio de hasta nueve programas de capacitación para cada ocupación con un porcentaje de éxito medio del 85%. El potencial de esta metodología radica en que permite manejar de forma eficiente grandes volúmenes de datos que pueden contribuir a brindar información no sesgada en los servicios de desarrollo de carrera.
dc.formatTexto
dc.format.extent40 páginas.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.unSymbolLC/TS.2022/2
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11362/47724
dc.language.isospa
dc.physicalDescription40 p.
dc.publisherCEPAL
dc.publisher.placeSantiago
dc.relation.isPartOfSeriesDocumentos de Proyectos
dc.rights.coarDisponible
dc.subject.unbisEngEDUCATION
dc.subject.unbisEngTECHNOLOGICAL INNOVATIONS
dc.subject.unbisEngTRAINING PROGRAMMES
dc.subject.unbisEngEMPLOYMENT
dc.subject.unbisEngPUBLIC SECTOR
dc.subject.unbisEngPRIVATE SECTOR
dc.subject.unbisSpaEDUCACION
dc.subject.unbisSpaINNOVACIONES TECNOLOGICAS
dc.subject.unbisSpaPROGRAMAS DE CAPACITACION
dc.subject.unbisSpaEMPLEO
dc.subject.unbisSpaSECTOR PUBLICO
dc.subject.unbisSpaSECTOR PRIVADO
dc.titleDesarrollo de una herramienta de aprendizaje automático (machine learning) para establecer relaciones entre ocupaciones y programas de capacitación en el Uruguay
dc.type.coarlibro
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dspace.entity.typePublication
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