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Ítem Modelo de procesamiento de lenguaje natural para detectar la tasa de éxito de un artículo sobre otro.(Universidad Icesi, 2021-01-01) Ordóñez Burbano, Jonatan; López Sierra, Yesid Leonardo; Aristizábal Pinzón, Andrés Alberto; Asesor TesisMuchas personas comparten actualmente noticias, enlaces o videos a familiares y amigos, sin ser conscientes del impacto que pueden tener en las decisiones o forma de actuar de las personas. Un ejemplo claro, que recientemente se ha vivido en Colombia, corresponde al paro nacional que está sucediendo al momento de la entrega de esta tesis. Los colombianos han vivido como las noticias inducen a las masas a tomar decisiones que afectan el ambiente político social y económico del país. También se ha visto como las noticias pueden llegar a generar miedo en el pueblo, o incluso, a desinformarlo en el caso de las noticias falsas. Por estas razones resulta muy importante determinar el impacto que puede tener una noticia. El problema planteado radica en la inexistencia de una manera de predecir el impacto que puede tener una noticia para una comunidad de usuarios. Por lo tanto, el objetivo consiste en implementar un modelo de aprendizaje automático que permita predecir, con la mejor fidelidad posible, la viralidad de artículos en línea. Para esto se utilizó una metodología enfocada a proyectos de aprendizaje automático denominada CRISP-DM. Dado que este proyecto fue una propuesta de investigadores en Barcelona, la forma en que se valida este trabajo es mediante una encuesta donde se comprueban los objetivos, hallazgos y resultados alcanzados, versus lo que ellos esperaban. Finalmente, se obtuvo como mejor resultado aquel correspondiente al modelo donde el núcleo de la arquitectura se basaba en un modelo pre entrenado, denominado BERT, el cual permitía predecir, para una pareja de títulos de noticias, si el primer título sería más viral que el segundo.Ítem Modelo de detección de productos en catálogos de venta directa(Universidad Icesi, 2020-01-01) Clement Santacruz, Felipe; Diaz Cely, Javier; Asesor TesisPara la empresa Valienta S.A.S, es de gran importancia proveer una buena experiencia de usuario y un conjunto de características a sus vendedoras, con el propósito de lograr que tengan éxito en sus labores. Para resolver el problema especifico de clasificar productos en catálogos, y hacerlos mas visibles a las usuarias, se decide etiquetar los productos dentro de 13 categorías. Para tal fin, se propone el uso del método de detección conocido como Faster R-CNN como método de detección automático de los productos, entrenado sobre un conjunto de datos con 1250 imágenes y alrededor de 4400 instancias, distribuidas de manera desbalanceada en las 13 clases. La metodología utilizada consistió en el preprocesamiento de catálogos en PDF a imágenes JPEG, las cuales fueron posteriormente etiquetadas con cajas alrededor de cada producto en el formato propuesto por MSCOCO. Se modela, mediante detectron2, distintas configuraciones de hiperparametros sobre el modelo, utilizando como validación un conjunto de datos que contiene el 20% de las instancias.Ítem Identificación de la congestión judicial en el Valle del Cauca a partir de modelos predictivos(Universidad Icesi, 2020-01-01) Lozada García, Oscar Iván; Bohórquez Ordoñez , Diego Antonio; Asesor TesisEntre las funciones del Consejo Superior de la Judicatura se encuentra el proceso misional de Reordenamiento Judicial, el cual se soporta en la consolidación, procesamiento, y análisis de la información estadística, que le permite tomar decisiones para la administración de justicia y formular políticas públicas judiciales. Los Consejos Seccionales de la Judicatura realizan propuestas de reordenamiento para mitigar problemas de congestión en los despachos judiciales. No obstante, la tardía identificación de los despachos judiciales propensos a congestión coloca a la entidad en una zona donde la mayoría de los casos se resuelven con la creación de personal o despachos judiciales, debido a que la congestión ya se encuentra latente y el limitado presupuesto ahonda el problema al requerir la consecución de recursos a nivel nacional.Ítem Muzca – Rhythm Representation Studies(Universidad Icesi, 2025-06-27) Martínez, Daniel; Aponte Segura, Alfredo; Gómez, Daniel; Giraldo, JoseEste trabajo presenta un enfoque basado en aprendizaje profundo para predecir representaciones rítmicas explicables directamente a partir de archivos de audio (.WAV). La representación utilizada, denominada Densidad de Inicio Ponderada por Frecuencia (FWOD), permite sintetizar la densidad rítmica de un compás en un vector unidimensional de 16 valores. En una fase inicial, se validó la utilidad de FWOD como descriptor rítmico mediante la aplicación de modelos de clasificación sobre datos simbólicos (archivos MIDI), logrando una precisión del 90,5% y superando trabajos previos de vanguardia. Este resultado sirvió como base para la segunda fase del proyecto, centrada en la predicción del vector FWOD a partir de audio real mediante modelos convolucionales (CNN) entrenados en espectrogramas de Mel. El conjunto de datos final se construyó a partir de la correspondencia entre los archivos .MIDI y .WAV del conjunto de datos MIDI Groove de Magenta, ajustado y alineado para facilitar la comparación entre ambas representaciones. Se exploraron la arquitectura, la regularización y las variantes de conjunto, alcanzando un MAE mínimo de 0,1836 con un R² estimado de 0,70. Los resultados confirman la viabilidad de FWOD como puente entre la señal acústica y el análisis rítmico computacional, abriendo nuevas posibilidades para el desarrollo de marcos explicables de clasificación musical centrados en la percusión (Choi et al., 2017; Gómez-Marín et al., 2024).