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Examinando por Materia "Aprendizaje automático"

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    A Novel Ornstein Uhlenbeck Levy Model Conditioned on an Unknown Mean : Frecasting of the VIX
    (Universidad EAFIT, 2024) Aguirre Posada, Mario; Almonacid Hurtado, Paula María; Pérez Monsalve, Juan Pablo
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    A retail demand forecasting system of product groups characterized by time series based on “ensemble machine learning” techniques with feature enginnering
    (Universidad EAFIT, 2022) Mejía Chitiva, Santiago; Aguilar Castro, José Lisandro
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    Análisis comparativo de modelos predictivos para la estimación de PM2.5 : un enfoque basado en aprendizaje automático y predicción conformal
    (Universidad EAFIT, 2024) Camelo Valera, Matías; Martínez Vargas, Juan David; Sepúlveda Cano, Lina Maria
    Fine particulate matter (𝑃𝑀2.5pollution poses a significant environmental and public health challenge, requiring accurate predictive models for its monitoring and control. This study compares different machine learning approaches, including Linear Regression, Random Forest, and XGBoost, with and without the inclusion of mobility variables, to estimate 𝑃𝑀2.5 levels. Additionally, inductive conformal prediction is implemented to quantify uncertainty in the estimates and provide confidence intervals with 𝛼=0.05. The results show that while XGBoost experiences performance deterioration during training when mobility variables are included, it achieves the best validation performance with the lowest mean absolute error and the highest coefficient of determination. Conformal prediction enabled the establishment of confidence intervals with 89.26% coverage, close to the expected 95%, ensuring model reliability across different spatial and temporal scenarios. In conclusion, the use of machine learning models combined with advanced validation and calibration techniques, such as conformal prediction, enhances the accuracy and reliability of 𝑃𝑀2.5 estimation. However, the quality of input variables, particularly mobility-related data, remains a challenge, highlighting the need to incorporate meteorological information and improve data resolution. These findings contribute to the development of more reliable predictive tools for environmental management and air quality policy decision-making.
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    Análisis de los resultados de la aplicación del instrumento para la evaluación docente de la universidad EAFIT
    (Universidad EAFIT, 2024) Fernández Carmona, Laura Catalina; Guarín Zapata, Nicolás; Mola Ávila, José Antonio; Universidad EAFIT
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    Análisis de registros de mantenimiento de centrales de generación de energía con técnicas de procesamiento de lenguaje natural
    (Universidad EAFIT, 2024) Ocampo Davila, Andrés Alonso; Salazar Martínez, Carlos Andres
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    Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la proyección de la tasa de cambio entre COP y USD
    (Universidad EAFIT, 2022) Granada Carvajal, Lorena; Pérez Ramírez, Fredy Ocaris
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    Automatic Electrical Meter Forecasting : a Benchmarking Between Quantum Machine Learning and Classical Machine learning
    (Universidad EAFIT, 2024) Montes Castro, Jonathan Javier; Lalinde Pulido, Juan Guillermo; Sosa-Sierra, Daniel
    This work benchmarks Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) against classical LSTM networks using electrical meter data (KWh) from EPM, a public utility company, clients. The results show that QLSTM models learn in half the epochs compared to LSTM, as measured by the MSE cost function, while maintaining strong performance with respect to bias (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) and variance (R^2) metrics. QLSTM leverages variational quantum circuits (VQC) to replace traditional LSTM cell gates, demonstrating the potential of quantum-hybrid algorithms in forecasting tasks. This study highlights the efficiency and accuracy advantages of quantum machine learning applied to real-world data from EPM’s electrical metering services.
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    Clasificación ABC de inventarios mediante modelos de aprendizaje por refuerzo
    (Universidad EAFIT, 2025) Arrieta Salgado, Karolina; Almonacid Hurtado, Paula María
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    Data-Driven ML for the Prediction of Syngas Composition and End-Use Application from residual biomass gasification
    (Universidad EAFIT, 2025) González Velandia, Laura Catalina; García-Freites, Samira; Sanjuan Mejía, Marco; Acosta Villamil, David; Aristizábal Castrilló, Adriana; Botero Vega, María Luisa; Builes Toro, Santiago; Vega Botero, Maria Luisa; Toro Builes, Santiago; Promigas S.A. E.S.P Transmetano S.A.
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    Desarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones estilísticas en lenguaje de marca a través de una herramienta de machine learningDesarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones estilísticas en lenguaje de marca a través de una herramienta de machine learning
    (Universidad EAFIT, 2023) Córdoba García, Miguel de Germán; Maya Castaño, Jorge Hernán
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    Detección de tópicos con aprendizaje automático para la identificación de riesgos emergentes
    (Universidad EAFIT, 2025) Hernández Martínez, Felipe; Peña Palacio, Juan Alejandro
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    Development of a machine learning-based methodology for an automatic control model in a Kaolin washing process
    (Universidad EAFIT, 2023) Contreras Buitrago, Oscar Javier; Martínez Vargas, Juan David; Organización Corona
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    El impacto de las herramientas basadas en inteligencia artificial en la actividad profesional de las firmas legales, resultados de un mapeo sistemático de la literatura
    (Universidad EAFIT, 2025) Vásquez Mira, Juan Camilo; Suescún Monsalve, Elizabeth
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    En busca de un mayor bienestar en la ganadería de ceba y levante
    (2021-04-05) Martinez Guerrero, Christian Alexander; Christian Alexander Martinez-Guerrero; Garcia, Rodriguez; Aguilas Jose; Toro Mauricio; Pinto Angel; Rodriguez Paul; Vicerrectoría de Descubrimiento y Creación
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    Estimación de la distribución espacial del ingreso intra-urbano de Medellín y su área Metropolitana, usando imágenes satelitales diurnas
    (Universidad EAFIT, 2021) Salazar Vásquez, Jessica Patricia; Patiño Quinchía, Jorge Eduardo; Duque Cardona, Juan Carlos; Gómez Escobar, Jairo Alejandro
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    Estrategias de trading en acciones de BVC basadas en Machine Learning. ¿Precisión implica desempeño?
    (Universidad EAFIT, 2022) Cerro Espinal, Carlos Alberto; Agudelo Rueda, Diego Alonso
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    Evaluación de una red neuronal para la solución de ecuaciones diferenciales
    (Universidad EAFIT, 2023) Machado-Loaiza, José Manuel; Guarín-Zapata, Nicolás
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    Hacia un modelo predictivo que apoye el logro de KPI comerciales más asertivos : caso Empresa Comercializadora de MaderaHacia un modelo predictivo que apoye el logro de KPI comerciales más asertivos : caso Empresa Comercializadora de Madera
    (Universidad EAFIT, 2023) Tavera Rodríguez, Jhon Walter; Tabares Betancur, Marta Silvia
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    Identificación de patrones socioeconómicos en Medellín a partir de imágenes satelitales
    (Universidad EAFIT, 2024) Ceballos Betancur, Mariana; Martínez Vargas, Juan David; Torres Madronero, María Constanza
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    Implementación de herramientas de apoyo en el proceso de decisión del Pricing y distribución comercial para los productos del activo bancario del segmento personas dentro de la banca minorista
    (Universidad EAFIT, 2023) Franco Amaya, Jair Fabian; Ardila Rodríguez, Jhon Sebastian; Rojas Ormaza, Brayan Ricardo
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