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Perfilado de conductores mediante técnicas de ML / José López Galdón (2021) 

Público ISBD Título : Perfilado de conductores mediante técnicas de ML Otro título : Driver profiling through Machine Learning techniques Tipo de documento: documento electrónico Autores: José López Galdón, Autor ; Hugo César Octavio del Sueldo, Autor ; Juan Manuel López Zafra, Director de tesi Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: 28 p. Nota general: Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Inglés (eng) Materias: Inteligencia artificial Seguros de accidentes Tratamiento automático de datos Palabras clave: Insurance;  data  science;  supervised  and  unsupervised  algorithms;  machine  learning;  clustering;  decision  tree. Clasificación: 004.8 Inteligencia artificial. Razonamiento y aprendizaje automatizados. Sistemas inteligentes Resumen: Traffic accidents represent a high cost for insurance companies as well as for society, in economic and social terms, because in all cases the costs include medical and rehabilitation expenses, legal and emergency services, property damage and production losses. Thanks to the use of telematics and data science we may be able to find patterns of behavior that explain the claims. During this research we will work with a database of more than 95,000 drivers that includes information collected over 6 years; for this, we have performed an important work of cleaning and engineering of variables, for finally clustering the drivers through a PAM, being the most representative variables the intensity of use of the vehicle and the driving experience. In addition, we have made a prediction based on whether or not they have suffered a crash using a decision tree, obtaining a 72.25% accuracy rate. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48904 Perfilado de conductores mediante técnicas de ML = Driver profiling through Machine Learning techniques [documento electrónico] / José López Galdón, Autor ; Hugo César Octavio del Sueldo, Autor ; Juan Manuel López Zafra, Director de tesi . - 2021 . - 28 p. Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Inglés (eng) Materias: Inteligencia artificial Seguros de accidentes Tratamiento automático de datos Palabras clave: Insurance;  data  science;  supervised  and  unsupervised  algorithms;  machine  learning;  clustering;  decision  tree. Clasificación: 004.8 Inteligencia artificial. Razonamiento y aprendizaje automatizados. Sistemas inteligentes Resumen: Traffic accidents represent a high cost for insurance companies as well as for society, in economic and social terms, because in all cases the costs include medical and rehabilitation expenses, legal and emergency services, property damage and production losses. Thanks to the use of telematics and data science we may be able to find patterns of behavior that explain the claims. During this research we will work with a database of more than 95,000 drivers that includes information collected over 6 years; for this, we have performed an important work of cleaning and engineering of variables, for finally clustering the drivers through a PAM, being the most representative variables the intensity of use of the vehicle and the driving experience. In addition, we have made a prediction based on whether or not they have suffered a crash using a decision tree, obtaining a 72.25% accuracy rate. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48904

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La inteligencia artificial en los Recursos Humanos / Ignacio Ybáñez Rubio (2020)

Público ISBD Título : La inteligencia artificial en los Recursos Humanos Tipo de documento: texto impreso Autores: Ignacio Ybáñez Rubio, Autor ; Eva María Aguilar Pastor, Director de tesi Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: 41 h. Il.: il., gráf. Dimensiones: 30 cm Nota general: Doble Grado en Derecho y Administración y Dirección de Empresas Idioma : Español (spa) Materias: Gestión de personal Recursos humanos Tratamiento automático de datos Palabras clave: Inteligencia  Artificial,  Recursos  Humanos,  Digitalización,  Machine  Learning,  Robots,  Big  Data,  Data  Science,  Chatbots,  PLN Clasificación: 658.3 Personal. Relaciones humanas en la empresa. Recursos Humanos Resumen: El presente trabajo tiene como finalidad el análisis pormenorizado y estructurado de los elementos que comparten la inteligencia artificial y los departamentos de recursos humanos. Se procederá al estudio de la evolución en el campo de la inteligencia artificial a lo largo de los años, al igual que los cambios que ha experimentado el entorno de los recursos humanos. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=47253 La inteligencia artificial en los Recursos Humanos [texto impreso] / Ignacio Ybáñez Rubio, Autor ; Eva María Aguilar Pastor, Director de tesi . - 2020 . - 41 h. : il., gráf. ; 30 cm. Doble Grado en Derecho y Administración y Dirección de Empresas Idioma : Español (spa) Materias: Gestión de personal Recursos humanos Tratamiento automático de datos Palabras clave: Inteligencia  Artificial,  Recursos  Humanos,  Digitalización,  Machine  Learning,  Robots,  Big  Data,  Data  Science,  Chatbots,  PLN Clasificación: 658.3 Personal. Relaciones humanas en la empresa. Recursos Humanos Resumen: El presente trabajo tiene como finalidad el análisis pormenorizado y estructurado de los elementos que comparten la inteligencia artificial y los departamentos de recursos humanos. Se procederá al estudio de la evolución en el campo de la inteligencia artificial a lo largo de los años, al igual que los cambios que ha experimentado el entorno de los recursos humanos. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=47253

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TFG GDOBLE_A 2020-6	Tesis e Investigaciones	Campus CES		Depósito CES	Consulta en sala Excluido de préstamo

Utilización de modelos de Transformers en la gestión de respuestas a preguntas en PLN / Isabel Afán de Ribera Olaso (2021) 

Público ISBD Título : Utilización de modelos de Transformers en la gestión de respuestas a preguntas en PLN : aplicación a asistentes conversacionales Tipo de documento: documento electrónico Autores: Isabel Afán de Ribera Olaso, Autor ; Gabriel Blanco García, Autor ; Valentina Díaz Torres, Autor ; Andrea Jiménez Zúñiga, Autor ; Francisco Izquierdo Catalán, Director de tesi Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: 49 p. Nota general: Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español (spa) Materias: Inteligencia artificial Tratamiento automático de datos Turismo Palabras clave: Asistente  virtual,  Machine  Learning,  Deep  Transformers,  Inteligencia  Artificial,  Embeddings,  atención,  turismo;  Virtual  assistant,  Artificial  Intelligencce,  Attention,  Tourism. Clasificación: 004.8 Inteligencia artificial. Razonamiento y aprendizaje automatizados. Sistemas inteligentes Resumen: Los modelos de Transformers llegaron al Procesamiento de Lenguaje Natural en 2017 aportando eficiencia, rapidez y mejores resultados a todo lo que se había hecho anteriormente. A partir de la Atención y novedosos mecanismos, han conseguido mayor facilidad para la gestión de conversaciones, proporcionar respuestas concretas y cerradas y una fácil escalabilidad. El objetivo de este estudio será construir una simulación completa, aplicando estos modelos a un asistente virtual orientado al turismo, con el fin de que este proporcione respuestas precisas, extraídas de diferentes textos. Además, se tratará el plan estratégico, financiero, y de arquitectura, entre otras cuestiones que serían necesarias para ser implementado. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48903 Utilización de modelos de Transformers en la gestión de respuestas a preguntas en PLN : aplicación a asistentes conversacionales [documento electrónico] / Isabel Afán de Ribera Olaso, Autor ; Gabriel Blanco García, Autor ; Valentina Díaz Torres, Autor ; Andrea Jiménez Zúñiga, Autor ; Francisco Izquierdo Catalán, Director de tesi . - 2021 . - 49 p. Máster en Data Science para Finanzas Idioma : Español (spa) Materias: Inteligencia artificial Tratamiento automático de datos Turismo Palabras clave: Asistente  virtual,  Machine  Learning,  Deep  Transformers,  Inteligencia  Artificial,  Embeddings,  atención,  turismo;  Virtual  assistant,  Artificial  Intelligencce,  Attention,  Tourism. Clasificación: 004.8 Inteligencia artificial. Razonamiento y aprendizaje automatizados. Sistemas inteligentes Resumen: Los modelos de Transformers llegaron al Procesamiento de Lenguaje Natural en 2017 aportando eficiencia, rapidez y mejores resultados a todo lo que se había hecho anteriormente. A partir de la Atención y novedosos mecanismos, han conseguido mayor facilidad para la gestión de conversaciones, proporcionar respuestas concretas y cerradas y una fácil escalabilidad. El objetivo de este estudio será construir una simulación completa, aplicando estos modelos a un asistente virtual orientado al turismo, con el fin de que este proporcione respuestas precisas, extraídas de diferentes textos. Además, se tratará el plan estratégico, financiero, y de arquitectura, entre otras cuestiones que serían necesarias para ser implementado. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48903

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