Explorando por Autor "Olivares Poggi, Cesar Augusto"

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Comparación de modelos de aprendizaje de máquina en la predicción del incumplimiento de pago en el sector de las microfinanzas
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-06-24) López Malca, Jiam Carlos; Olivares Poggi, Cesar Augusto
Las instituciones financieras dedicadas a las Microfinanzas brindan sus servicios a un público objetivo que en su mayoría presentan bajos recursos económicos y/o cuyo acceso a los sistemas bancarios tradicionales es limitado, estas instituciones al desarrollarse en un contexto poco favorable los riesgos de incumplimiento en los pagos son mayores en comparación a la banca tradicional. Por tanto, se exige hacer una evaluación económica financiera con mayor grado de detalle, requiriendo para tal fin la participación de un experto del negocio que basado en información obtenida y pericia propia determine si el potencial cliente será un buen pagador. Esta forma de evaluar a un cliente ha evolucionado en el sector financiero en los últimos años, esto debido en gran medida a la aplicación de tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina, ofreciendo una singularidad que es la capacidad de aprender de los datos, demandando menos esfuerzo y participación humana, y redituando mayores niveles de precisión. Se presentan en este artículo los resultados de la experimentación realizada con los siguientes modelos de aprendizaje de maquina: Regresión Logística, XGBoost, Random Forest, Gradient Boosting, Perceptron Multicapa (MLP) y algoritmos de aprendizaje profundo para la predicción del incumplimiento de pagos, aplicándose técnicas de balanceo de submuestreo y sobremuestreo, incluida la técnica de SMOTE. Así mismo, se aplicó la técnica de One Hot Encoding para el tratamiento de variables categóricas. Los diferentes modelos de aprendizaje de maquina se aplicaron a un conjunto de datos proporcionado por una institución peruana líder en el sector de las microfinanzas, reportando los mejores resultados el modelo XGBoost, con una exactitud de 97.53% y un F1-Score de 0.1278.
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Talking with signs: a simple method to detect nouns and numbers in a non annotated signs language corpus
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-08-31) Huiza Pereyra, Eric Raphael; Olivares Poggi, Cesar Augusto
People with deafness or hearing disabilities who aim to use computer based systems rely on state-of-art video classification and human action recognition techniques that combine traditional movement pat-tern recognition and deep learning techniques. In this work we present a pipeline for semi-automatic video annotation applied to a non-annotated Peru-vian Signs Language (PSL) corpus along with a novel method for a progressive detection of PSL elements (nSDm). We produced a set of video annotations in-dicating signs appearances for a small set of nouns and numbers along with a labeled PSL dataset (PSL dataset). A model obtained after ensemble a 2D CNN trained with movement patterns extracted from the PSL dataset using Lucas Kanade Opticalflow, and a RNN with LSTM cells trained with raw RGB frames extracted from the PSL dataset reporting state-of-art results over the PSL dataset on signs classification tasks in terms of AUC, Precision and Recall.