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https://hdl.handle.net/10495/19958
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Tamayo Herrera, Antonio Jesús | - |
dc.contributor.author | Álvarez Flórez, Carolina | - |
dc.contributor.author | Molina Ruiz, Leidy Tatiana | - |
dc.date.accessioned | 2021-06-02T01:12:41Z | - |
dc.date.available | 2021-06-02T01:12:41Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10495/19958 | - |
dc.description.abstract | RESUMEN: En este documento se presenta la exploración de una serie de modelos de aprendizaje automático, evaluados con el fin de predecir el canal de servicio que usará un cliente en un próximo contacto, teniendo en cuenta los canales de atención disponibles de un fondo de pensiones y cesantías en Colombia. La base de datos de entrenamiento se obtuvo a partir de los contactos de clientes registrados previamente, los cuales se complementaron con características demográficas disponibles para la compañía. Después de la exploración de varios modelos, el mejor clasificador hallado es un modelo de K vecinos más cercanos al que se le aplicó una selección secuencial de característica, llegando a un resultado de 0.69 en la métrica F1. | spa |
dc.format.extent | 19 | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/draft | spa |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/ | * |
dc.title | Modelos de aprendizaje automático para la predicción de la preferencia en el uso de canales de atención para un fondo de pensiones y cesantías | spa |
dc.type | info:eu-repo/semantics/other | spa |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | spa |
dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
thesis.degree.name | Especialista en Analítica y Ciencia de Datos | spa |
thesis.degree.level | Especialización | spa |
thesis.degree.discipline | Facultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de Datos | spa |
thesis.degree.grantor | Universidad de Antioquia | spa |
dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | spa |
dc.publisher.place | Medellín, Colombia | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | spa |
dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/COther | spa |
dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización | spa |
dc.subject.unesco | Análisis de datos | - |
dc.subject.unesco | Data analysis | - |
dc.subject.unesco | Servicios | - |
dc.subject.unesco | Services | - |
dc.subject.unesco | Inteligencia artificial | - |
dc.subject.unesco | Artificial intelligence | - |
dc.subject.unesco | Cibernética | - |
dc.subject.unesco | Cybernetics | - |
dc.subject.unesco | http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3057 | - |
dc.subject.unesco | Pensión | - |
dc.subject.unesco | Pensions | - |
dc.subject.proposal | Machine learning | spa |
dc.subject.proposal | CRM | spa |
dc.subject.proposal | Customer Relationship Management | spa |
dc.subject.unescouri | http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214 | - |
dc.subject.unescouri | http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/mt6.65 | - |
dc.subject.unescouri | http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052 | - |
dc.subject.unescouri | http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept8104 | - |
Aparece en las colecciones: | Especializaciones de la Facultad de Ingeniería |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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AlvarezCarolina_2021_ PreferenciaUsoCanales.pdf | Trabajo de grado especialización | 1.25 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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