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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 Aplicación de la lógica difusa tipo dos en una planta didáctica en control de procesos industriales, respecto de las variables nivel y flujo(Universidad Icesi, 2009-08-18T20:04:50Z) Díaz, Gustavo Adolfo; López Sotelo, Jesús Alfonso; Caicedo Bravo, EduardoWe report the use of fuzzy logic type 1 and 2 for industrial process control, as well as the implementation of an industrial PLC (PLC) and comparisons across the parameters of performance ISE, IAE, control effort. Matlab software is used to develop the machines, a type of fuzzy inference and two kinds Mandami, which helped get the parameters that were sent through a multilayer neural network to the PLC, the utility of the OPC and for the control of variables Process flow and levelÍtem Ambiente software de entrenamiento de redes neuronales con ajuste evolutivo de la topología y las funciones de activación(Universidad Icesi, 2009-08-18T21:03:41Z) Méndez Ortiz, Edgar; Mariño, Juan Sebastián; Arguello Fuentes, HenryThis research examines two problems in the optimization in the neural networks used for most real applications: first, architectural design that involves determining the number of layers and neurons by layer, and second, the activation functions that will be should use in each of these layers. For it is developed a software tool based on genetic algorithms to find these parameters of a neural network. The developed tool allows the user to choose the algorithm used for training and also apply techniques to achieve better generalization such as the early stopping, the repetition of training and adjusting the training data to the activation functions used. Finally, the developed tool is tested into a specialized group of users who use the tool to find an optimal neural network architecture to solve a problem of identity verification through the facial image using artificial neural networks.Ítem Un modelo no lineal para la predicción de la demanda mensual de electricidad en Colombia(Universidad Icesi, 2009-11-30) Velásquez H., Juan David; Franco G., Carlos Jaime; García , Hernán AlonsoEn este artículo se compara el desempeño de un modelo ARIMA, un perceptron multicapa y una red neuronal autorregresiva para pronosticar la demanda mensual de electricidad en Colombia para el siguiente mes adelante. Los datos disponibles fueron divididos en dos conjuntos, el primero para estimar los parámetros del modelo y el segundo para la capacidad de predicción por fuera de la muestra de calibración. Los resultados revelan que la red neuronal autorregresiva es capaz de pronosticar la demanda con mayor precisión que los otros dos modelos cuando la totalidad de los datos es considerada.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 Evaluando las intervenciones cambiarias en Colombia: 2004‐2012(Universidad Icesi, 2014-01-01) Lopera, Mauricio; Londoño, Charle; Mesa, Ramón JavierEsta investigación tiene como propósito evaluar la efectividad de las intervenciones en el mercado cambiario colombiano, utilizando el modelo teórico canal de coordinación bajo la metodología red neuronal de regresión cuantil. Con este objetivo se estima el efecto de los inversionistas no informados, informados y el emisor en diferentes cuantiles de la distribución del retorno de la tasa de cambio en el largo plazo. Se encuentra que la autoridad cambiaria tiene una mayor influencia en los cuantiles inferiores de la distribución, como son los de 5 y 25%, que recogen efectos asociados con la revaluación del peso.Ítem Estimating missing data in historic series of global radiation through neural network algorithms(2016-04-01) Vega, Alejandro Vásquez; Becerra, Erney Castro; Peñaranda, Diego Parra; Acevedo, Franklin García; Serrano, Juan RojasEn el tratamiento de datos de series de tiempo meteorológicas se encuentran problemas de datos incompletos en algunos intervalos de tiempo; el problema se aborda comúnmente utilizando el modelo auto-regresivo de media móvil (ARIMA) o el método por análisis de regresión (interpolación), ambos con ciertas limitaciones en condiciones particulares. En este documento se reportan los resultados de una investigación dirigida a resolver el problema utilizando redes neuronales. Se presenta el análisis efectuado a una serie histórica de radiación global obtenida en la Universidad Francisco de Paula Santander (Cúcuta, Colombia), con base en los datos registrados por su estación meteorológica, a partir de una serie de estudio de diez años (125.658 registros de temperatura, radiación y energía), con 9.98% datos faltantes. Los datos fueron debidamente depurados y completados mediante algoritmos de redes neuronales tipo backpropagation usando el software matemático MATLAB.Ítem Análisis bibliográfico de redes neuronales artificiales aplicadas a pronósticos de demanda en cadenas de abastecimiento de dos escalones [recurso electrónico] - Universidad ICESI(Universidad Icesi, 2008-01-01) Valencia Devia, Olga Sofia; Escallón Santamaría, Víctor Javier; AsesorEn este documento se realiza una exploración bibliográfica sobre un conjunto de redes neuronales artificiales para así evaluar según sus características un subconjunto de cuatro redes posibles a aplicar para realizar pronósticos de demanda en una cadena de abastecimiento de dos escalones, teniendo como recomendación a utilizar la red ELMAN.Ítem Patrones de predictibilidad en el S&P500(Universidad Icesi, 2018-01-01) Martínez, Juan Manuel; Herrera Cardona, Luis Guillermo; Asesor TesisEn el presente documento se determinan los patrones de predictibilidad del índice bursátil SyP 500 utilizando una ventana de estimación de 27 años. Para ello, primero se someten las variables susceptibles de ser predictores a un análisis de componentes principales que finalmente entregan los insumos para ser utilizados en un modelo de red neuronal. En el desarrollo del estudio se encuentra que 9 variables de 29 planteadas al inicio predicen el precio del índice SyP 500. No obstante, para trabajos posteriores se plantea la posibilidad de mejorar el modelo y así realizar estimaciones del precio del índice en mención.