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

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.