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Análisis Predictivo Del Precio De La Vivienda En Los Distritos De Ciudad Lineal Y La Latina Con Modelos De Machine Learning - Bruno Cueto, Ana
(2023)El mercado inmobiliario es uno de los más importantes de la economía de una país, y también uno de los más cambiantes, pues el precio medio de los inmuebles residenciales fluctúa constantemente. Gracias al desarrollo de ... -
Bayesian optimisation for fast-food restarurant business strategy
(2023)El trabajo de investigación busca desarrollar una herramienta de apoyo para la toma de decisiones en la estrategia empresarial del sector hostelero, concretamente, para los restaurantes de comida rápida. Basándonos en la ... -
El cambio estructural en el estigma asociado a la salud mental derivado de la pandemia de 2020
(2024)En el siguiente trabajo se realiza un análisis genérico del estado de la salud mental en los profesionales dedicados a la tecnología. Se estudia tanto la evolución en la existencia de patologías mentales, como la forma ... -
Fair Machine Learning by means of multi-objective Bayesian optimization with constraints
(2023)En este trabajo exploramos el uso de la Optimización Bayesiana Multiobjetivo para maximizar simultáneamente la precisión (accuracy) y la equidad (fairness) de un modelo de aprendizaje automático. Exploramos diferentes ... -
Forcing diversification for a Deep Reinforcement Learning portfolio management bot
(2024)En los últimos años, se ha investigado la aplicación de modelos de aprendizaje profundo por refuerzo (DRL, por sus siglas en inglés) en el ámbito de la gestión de carteras de inversión. Una de las principales razones por ... -
Generación de pictogramas con Inteligencia Artificial generativa para miembros del espectro autista
(2024)El presente proyecto de investigación se centra en el uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para mejorar la comunicación de personas con dificultades verbales, especialmente para miembros del espectro autista. ... -
Impacto de la volatilidad en un robo-trader de Deep Reinforcement Learning - García Castro, Luis
(2024)Este estudio investiga el impacto de la volatilidad en el rendimiento de un robo-trader basado en un modelo de Deep Reinforcement Learning (DRL). Tradicionalmente, los modelos de selección y asignación de activos se han ... -
Influencia del Learning Rate en el Desempeño de Agentes de Deep Reinforcement Learning para Estrategias de Gestión de Carteras
(2024)Este Trabajo de Fin de Grado aborda la influencia de la tasa de aprendizaje en la eficacia de los agentes de Deep Reinforcement Learning (DRL) aplicados a estrategias de gestión de carteras financieras. Dada la volatilidad ... -
Multi-Fidelity Bayesian Optimization for Deep Reinforcement Learning for Portfolio Management
(2024)El mundo financiero está en constante evolución, lo que presenta desafíos para las metodologías tradicionales que luchan por adaptarse a la naturaleza dinámica de los mercados. La Teoría Moderna de Carteras de Markowitz ... -
Optimización bayesiana multiobjetivo de los hiperparámetros de un algoritmo de aprendizaje reforzado profundo en el ámbito financiero
(2024)Los mercados financieros son cada vez más complejos, presentando desafíos significativos para los analistas y gestores de carteras. Sin embargo, con la aparición de herramientas avanzadas como la inteligencia artificial y ... -
Optimización Bayesiana y estrategia empresarial
(2023)Este trabajo de investigación pretende aplicar la metodología de la optimización bayesiana a una optimización de beneficios en un modelo de negocio de una start-up. Para poder realizar el experimento de simulación, el ... -
Predicción del valor de venta de pisos madrileños con deep learning y ensembles.
(2023)En el presente trabajo se lleva a cabo un estudio preliminar del mercado inmobiliario, analizando los diferentes factores que influyen en el precio de los inmuebles, así como los movimientos resultantes en la oferta y la ... -
Series temporales: predicción de matriculaciones de vehículos según su tipo de combustible - Villanueva Ortiz, María
(2024)La industria automotriz enfrenta desafíos significativos debido a la necesidad de sostenibilidad ambiental y la transición hacia tecnologías más limpias. La conciencia sobre la contaminación y el cambio climático, junto ...