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Nowcasting de la actividad económica en Argentina: una aproximación desde Machine Learning
(Universidad Torcuato Di Tella, 2022)
El objetivo de este trabajo es proyectar el EMAE sin estacionalidad (EMAE s.e.) a un mes vista con métodos de aprendizaje supervisado, tanto desde un enfoque univariado como multivariado (utilizando una serie de indicadores ...
Prediciendo la demanda horaria del Capital Bike Share System: aplicaciones del Modelo de los K Vecinos Más Cercanos y de técnicas complejas de Machine Learning
(Universidad Torcuato Di Tella, 2022)
El presente trabajo se propone entrenar y aplicar un Modelo de los K Vecinos Más Cercanos para estimar la cantidad de bicicletas alquiladas por hora utilizando los datos publicados por Kaggle y extraídos del sistema Capital ...
Procesos de Machine Learning para la prevención de fraude en Mercadolibre
(Universidad Torcuato Di Tella, 2022)
La forma en la que grandes empresas de e-commerce atacan este problema es por medio del análisis de las transacciones con modelos de machine learning. Estos buscan predecir si la transacción es fraudulenta o no. Debido al ...