Predicción de Targets de M&A mediante Machine Learning: Desarrollo de una Herramienta de Screening basada en Datos Financieros Públicos

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Abstract

Este proyecto consiste en el desarrollo de una aplicación basada en microservicios para la estimación y el análisis predictivo de la cobertura Wi-Fi en entornos interiores. A partir únicamente del plano del entorno y de la posición de los puntos de acceso, un modelo de aprendizaje profundo de tipo U-Net genera un mapa de cobertura estimado, obtenido con un error medio inferior al decibelio y de forma prácticamente instantánea, lo que acerca al gran público una capacidad reservada hasta ahora a herramientas profesionales.
This project consists of the development of a microservices-based application for the estimation and predictive analysis of Wi-Fi coverage in indoor environments. From nothing more than the floor plan of the environment and the position of the access points, a U-Net deep learning model generates an estimated coverage map, obtained with an average error below one decibel and almost instantaneously, bringing to the general public a capability so far reserved for professional tools.
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Keywords

KTT (GITT), WiFi, cobertura en interiores, aprendizaje profundo, U-Net, microservicios, frontend, backend., WiFi, indoor coverage, deep learning, U-Net, microservices, frontend, backend.

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Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States