Examinando por Materia "Aprendizaje automático"
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Ítem 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 PabloPublicación 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 LisandroPublicación 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 MariaFine 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.Publicación 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 EAFITPublicación 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 AndresPublicación 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 OcarisPublicación 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, DanielThis 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.Publicación Clasificación ABC de inventarios mediante modelos de aprendizaje por refuerzo(Universidad EAFIT, 2025) Arrieta Salgado, Karolina; Almonacid Hurtado, Paula MaríaPublicación 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.Publicación 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 HernánPublicación Detección de tópicos con aprendizaje automático para la identificación de riesgos emergentes(Universidad EAFIT, 2025) Hernández Martínez, Felipe; Peña Palacio, Juan AlejandroPublicación 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 CoronaPublicación Discriminación étnica en préstamos hipotecarios en estados unidos : un análisis predictivo con métodos causales y de aprendizaje automático(Universidad EAFIT, 2025) Galeano Naranjo, Juan Pablo; Almonacid Hurtado, Paula María; Álvarez Franco, Pilar Beatriz; Cruz Castañeda, VivianPublicación 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, ElizabethÍtem 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 CreaciónPublicación 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 AlejandroPublicación Estrategias de trading en acciones de BVC basadas en Machine Learning. ¿Precisión implica desempeño?(Universidad EAFIT, 2022) Cerro Espinal, Carlos Alberto; Agudelo Rueda, Diego AlonsoÍtem Evaluación de una red neuronal para la solución de ecuaciones diferenciales(Universidad EAFIT, 2023) Machado-Loaiza, José Manuel; Guarín-Zapata, NicolásPublicación 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 SilviaPublicación 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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