Análisis de sensibilidad al precio / Beltrán Aller López (2020) 

Público ISBD Título : Análisis de sensibilidad al precio : price sensitivity Tipo de documento: documento electrónico Autores: Beltrán Aller López, Autor ; Miguel López Garralón, Autor ; Juan Villasante Guerrero, Autor ; Gabriel Antonio Valverde Castilla, Director de tesi Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: 312 p. Nota general: Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español (spa) Materias: Crédito bancario Estadística Tratamiento automático de datos Clasificación: 004.65 Bases de datos y sus estructuras. Sistemas de gestión de bases de datos. Análisis de datos Resumen: El objetivo de este trabajo es elaborar una API a través de la cual se puede solicitar un crédito a una entidad bancaria. Se pretende que ésta pueda aportar utilidad a nivel interdepartamental, dotando de mayor agilidad al proceso de marketing y comunicación, sirviendo como medio de contratación y, actuando con el modelo predictivo en la parte de riesgo. La API pide una serie de datos de la persona que solicita el préstamo, con los cuales se obtiene una predicción de la probabilidad de que cometa impago mediante el uso de un modelo LightGBM, entrenado y validado previamente sobre un conjunto de datos históricos. Se han aplicado unos costes en relación con el negocio bancario para mejorar la detección del impago, mejorando así los beneficios. También se ha aplicado una mejora final consistente en aplicar pricing al tipo de interés de registros con un mayor riesgo del que se está dispuesto a asumir en un principio. De esta forma, se puede reducir el número de impagos en ese sector poblacional, mejorando de nuevo los resultados económicos. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48051 Análisis de sensibilidad al precio : price sensitivity [documento electrónico] / Beltrán Aller López, Autor ; Miguel López Garralón, Autor ; Juan Villasante Guerrero, Autor ; Gabriel Antonio Valverde Castilla, Director de tesi . - 2020 . - 312 p. Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español (spa) Materias: Crédito bancario Estadística Tratamiento automático de datos Clasificación: 004.65 Bases de datos y sus estructuras. Sistemas de gestión de bases de datos. Análisis de datos Resumen: El objetivo de este trabajo es elaborar una API a través de la cual se puede solicitar un crédito a una entidad bancaria. Se pretende que ésta pueda aportar utilidad a nivel interdepartamental, dotando de mayor agilidad al proceso de marketing y comunicación, sirviendo como medio de contratación y, actuando con el modelo predictivo en la parte de riesgo. La API pide una serie de datos de la persona que solicita el préstamo, con los cuales se obtiene una predicción de la probabilidad de que cometa impago mediante el uso de un modelo LightGBM, entrenado y validado previamente sobre un conjunto de datos históricos. Se han aplicado unos costes en relación con el negocio bancario para mejorar la detección del impago, mejorando así los beneficios. También se ha aplicado una mejora final consistente en aplicar pricing al tipo de interés de registros con un mayor riesgo del que se está dispuesto a asumir en un principio. De esta forma, se puede reducir el número de impagos en ese sector poblacional, mejorando de nuevo los resultados económicos. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48051

Ejemplares

Signatura	Medio	Ubicación	Sub-localización	Sección	Estado
ningún ejemplar

Documentos electrónicos

Documento completo URL

Diseño y desarrollo de una herramienta de detección de la expresión facial de las emociones y su uso en el tratamiento y detección de la Alexitimia / Arturo Sánchez Palacio (2019) 

Público ISBD Título : Diseño y desarrollo de una herramienta de detección de la expresión facial de las emociones y su uso en el tratamiento y detección de la Alexitimia Tipo de documento: documento electrónico Autores: Arturo Sánchez Palacio, Autor ; Gabriel Antonio Valverde Castilla, Director de tesi ; Raúl Arrabales Moreno, Director de tesi Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: 38 p. Il.: il., tablas Dimensiones: 30 cm. Material de acompañamiento: 1 cuadernillo (5 h.; 30 cm.) Nota general: Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español (spa) Materias: Asistencia psiquiátrica Inteligencia artificial Redes neuronales Clasificación: 004.8 Inteligencia artificial. Razonamiento y aprendizaje automatizados. Sistemas inteligentes Resumen: Este Trabajo Fin de Máster se encuentra enmarcado en mis prácticas extracurriculares propias de este máster en la empresa Serendeepia Research. Dentro de dicha empresa mi tutor Raúl Arrabales Moreno desarrolla actualmente una línea de productos destinada al tratamiento y detección de la Alexitimia (trastorno psicológico que se explicará en el Capítulo 3). Este trabajo presenta el desarrollo de uno de dichos productos denominado Prolexitim Emotions Mirror. Este producto consiste en una aplicación para ordenador y tablet (en versiones posteriores podría extenderse también a dispositivos móviles) capaz de detectar la emoción expresada en el rostro del usuario.[...] Este proyecto plantea dos resultados valiosos, por una parte la aplicación en sí puede ayudar a personas (especialmente niños) con problemas para la expresión de las emociones y por otra parte el modelo matemático subyacente puede ser reutilizado en una gran variedad de campos. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=46554 Diseño y desarrollo de una herramienta de detección de la expresión facial de las emociones y su uso en el tratamiento y detección de la Alexitimia [documento electrónico] / Arturo Sánchez Palacio, Autor ; Gabriel Antonio Valverde Castilla, Director de tesi ; Raúl Arrabales Moreno, Director de tesi . - 2019 . - 38 p. : il., tablas ; 30 cm. + 1 cuadernillo (5 h.; 30 cm.). Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español (spa) Materias: Asistencia psiquiátrica Inteligencia artificial Redes neuronales Clasificación: 004.8 Inteligencia artificial. Razonamiento y aprendizaje automatizados. Sistemas inteligentes Resumen: Este Trabajo Fin de Máster se encuentra enmarcado en mis prácticas extracurriculares propias de este máster en la empresa Serendeepia Research. Dentro de dicha empresa mi tutor Raúl Arrabales Moreno desarrolla actualmente una línea de productos destinada al tratamiento y detección de la Alexitimia (trastorno psicológico que se explicará en el Capítulo 3). Este trabajo presenta el desarrollo de uno de dichos productos denominado Prolexitim Emotions Mirror. Este producto consiste en una aplicación para ordenador y tablet (en versiones posteriores podría extenderse también a dispositivos móviles) capaz de detectar la emoción expresada en el rostro del usuario.[...] Este proyecto plantea dos resultados valiosos, por una parte la aplicación en sí puede ayudar a personas (especialmente niños) con problemas para la expresión de las emociones y por otra parte el modelo matemático subyacente puede ser reutilizado en una gran variedad de campos. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=46554

Ejemplares

Signatura	Medio	Ubicación	Sub-localización	Sección	Estado
ningún ejemplar

Documentos electrónicos

Documento completo Adobe Acrobat PDF

NLP en entornos big data / Álvaro Serrano López (2018) 

Público ISBD Título : NLP en entornos big data : un enfoque metodológico aplicado al modelado de tópicos Tipo de documento: documento electrónico Autores: Álvaro Serrano López, Autor ; Gabriel Antonio Valverde Castilla, Director de tesi Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: 43 p. Il.: il., gráf., tablas Nota general: Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español (spa) Materias: Estadística Tratamiento automático de datos Clasificación: 004.6 Datos. Tratamiento de datos. Big Data Resumen: Las fuentes de información no estructuradas como el texto, las imágenes o el video, en comparación con la estructurada, aportan una información más completa y permiten aportar explicaciones alternativas a las conclusiones obtenidas con información de formato mas estricto, lo cual es fundamental en un entorno empresarial cada vez más exigente. Dada la necesidad de desarrollar metodologías aplicables de manera generalizada con las que desarrollar modelos más complejos adaptados a estos volúmenes, el propósito de la investigación girara en torno a dos puntos. En primer lugar, y más importante, guiar al lector desde unos conocimientos básicos de estadística hasta una completa comprensión del funcionamiento de un proyecto de modelado de tópicos. Para ello se presentarán una selección de conceptos que permitan construir unos fundamentos sólidos acerca del modelado de tópicos y se acompañarán de unos cimientos metodológicos escalables y extrapolables sobre los que construir proyectos de este tipo. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=46269 NLP en entornos big data : un enfoque metodológico aplicado al modelado de tópicos [documento electrónico] / Álvaro Serrano López, Autor ; Gabriel Antonio Valverde Castilla, Director de tesi . - 2018 . - 43 p. : il., gráf., tablas. Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español (spa) Materias: Estadística Tratamiento automático de datos Clasificación: 004.6 Datos. Tratamiento de datos. Big Data Resumen: Las fuentes de información no estructuradas como el texto, las imágenes o el video, en comparación con la estructurada, aportan una información más completa y permiten aportar explicaciones alternativas a las conclusiones obtenidas con información de formato mas estricto, lo cual es fundamental en un entorno empresarial cada vez más exigente. Dada la necesidad de desarrollar metodologías aplicables de manera generalizada con las que desarrollar modelos más complejos adaptados a estos volúmenes, el propósito de la investigación girara en torno a dos puntos. En primer lugar, y más importante, guiar al lector desde unos conocimientos básicos de estadística hasta una completa comprensión del funcionamiento de un proyecto de modelado de tópicos. Para ello se presentarán una selección de conceptos que permitan construir unos fundamentos sólidos acerca del modelado de tópicos y se acompañarán de unos cimientos metodológicos escalables y extrapolables sobre los que construir proyectos de este tipo. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=46269

Ejemplares

Signatura	Medio	Ubicación	Sub-localización	Sección	Estado
ningún ejemplar

Documentos electrónicos

Documento completo Adobe Acrobat PDF

Sistema de recomendación experto para inversión de real estate / Mario Arteche Miranda (2021) 

Público ISBD Título : Sistema de recomendación experto para inversión de real estate Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mario Arteche Miranda, Autor ; Marcos Barragán Corredera, Autor ; Adrián González Retamosa, Autor ; Gonzalo Rodríguez Cañada, Autor ; Gabriel Antonio Valverde Castilla, Director de tesi Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: 51 p. Nota general: Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español (spa) Materias: Inteligencia artificial Inversiones Mercado inmobiliario Clasificación: 004.8 Inteligencia artificial. Razonamiento y aprendizaje automatizados. Sistemas inteligentes Resumen: La idea motriz de este trabajo se basa en una pregunta ¿Podemos generar un modelo que aconseje de forma automática la inversión en real estate? El problema es complejo y no somos los primeros en tratar de resolverlo. El ahorro de tiempo y calidad de asesoría pueden marcar la diferencia, en un sector que mueve tanto empleo y PIB en nuestro país. El desarrollo del trabajo ha seguido los siguientes pasos: recopilación de datos de inmuebles a través de Idealista, ejercicio de text Mining para analizar la descripción de los pisos, estudio de las variables a tratar, algoritmo clúster tipo SON para agrupar a las viviendas por características, modelos supervisados de valoración y optimización de paquetes de real estate para su recomendación. El resultado final indica que el tratamiento de datos y la modelización ha sido la adecuada. El algorítmico elegido es un Random Forest con optimización de hiperparámetros que arroja un R de 60,62% y un RMSE de 10,64. Nuestra solución, dotada de un sistema experto, permite recomendar combinaciones de inversión múltiple de manera precisa basándose en las limitaciones presupuestarias y las restricciones introducidas por el cliente. Además, contempla la posibilidad de variar la función objetivo pudiendo combinar de diferentes formas rentabilidad y volatilidad. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48905 Sistema de recomendación experto para inversión de real estate [documento electrónico] / Mario Arteche Miranda, Autor ; Marcos Barragán Corredera, Autor ; Adrián González Retamosa, Autor ; Gonzalo Rodríguez Cañada, Autor ; Gabriel Antonio Valverde Castilla, Director de tesi . - 2021 . - 51 p. Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español (spa) Materias: Inteligencia artificial Inversiones Mercado inmobiliario Clasificación: 004.8 Inteligencia artificial. Razonamiento y aprendizaje automatizados. Sistemas inteligentes Resumen: La idea motriz de este trabajo se basa en una pregunta ¿Podemos generar un modelo que aconseje de forma automática la inversión en real estate? El problema es complejo y no somos los primeros en tratar de resolverlo. El ahorro de tiempo y calidad de asesoría pueden marcar la diferencia, en un sector que mueve tanto empleo y PIB en nuestro país. El desarrollo del trabajo ha seguido los siguientes pasos: recopilación de datos de inmuebles a través de Idealista, ejercicio de text Mining para analizar la descripción de los pisos, estudio de las variables a tratar, algoritmo clúster tipo SON para agrupar a las viviendas por características, modelos supervisados de valoración y optimización de paquetes de real estate para su recomendación. El resultado final indica que el tratamiento de datos y la modelización ha sido la adecuada. El algorítmico elegido es un Random Forest con optimización de hiperparámetros que arroja un R de 60,62% y un RMSE de 10,64. Nuestra solución, dotada de un sistema experto, permite recomendar combinaciones de inversión múltiple de manera precisa basándose en las limitaciones presupuestarias y las restricciones introducidas por el cliente. Además, contempla la posibilidad de variar la función objetivo pudiendo combinar de diferentes formas rentabilidad y volatilidad. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48905

Ejemplares

Signatura	Medio	Ubicación	Sub-localización	Sección	Estado
ningún ejemplar

Documentos electrónicos

Documento completo URL