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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorGálvez, Ramiro H.
dc.contributor.advisorSoulés, Lucas M.
dc.contributor.authorUmaña Zamora, Gabriela M.es_AR
dc.date.accessioned2023-06-15T17:28:52Z
dc.date.available2023-06-15T17:28:52Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11881
dc.description.abstractExisten muchos problemas de negocio que requieren predecir u ordenar un conjunto de opciones. Para resolver este tipo de preguntas los modelos tradicionales de aprendizaje supervisado pueden no ser ideales, ya que no están diseñados para esta tarea. Learning to Rank, por otro lado, es una rama del aprendizaje supervisado que busca ordenar un conjunto de opciones dado un criterio de relevancia. En esta tesis se evalúa el desempeño de estos modelos en tres aplicaciones diferentes. Dos de ellas requieren ordenar páginas web respecto a criterios de búsqueda, y la tercera es un sistema de recomendación de productos en un marketplace. Los resultados obtenidos en este estudio sugieren que estos modelos tienen un mejor desempeño en tareas de ordenamiento que técnicas tradicionales de regresión y clasificación. Utilizar Learning to Rank con la metodología planteada en esta tesis, puede ayudar a industrias de diferentes tipos a obtener mejores resultados en múltiples áreas como marketing y finanzas.es_AR
dc.format.extent60 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.titleAplicación empírica de metodologías de Machine Learning to Rank. Comparación con otras técnicas de aprendizaje supervisado en diferentes aplicacioneses_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_AR
dc.type
thesis.degree.nameMaster in Management + Analyticsen
dc.subject.keywordAprendizaje automáticoes_AR
dc.subject.keywordAprendizaje supervisadoes_AR
dc.subject.keywordLearning to Rankes_AR
dc.subject.keywordMachine Learninges_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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