Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Aprendizaje estadístico supervisado con máquina de soporte vectorial(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-02-26) Falcón Cisneros, Sergio Daniel; Véliz Capuñay, Carlos NilbertoActualmente las organizaciones recolectan datos en grandes volúmenes y de fuentes muy variadas. Para dar sentido y convertir los datos en información útil es necesario utilizar técnicas que permitan encontrar y entender las relaciones ocultas en los datos. Generalmente, la relación que nos interesa estudiar es cómo predecir un evento utilizando un conjunto de variables. Sin embargo, muchas veces la relación entre los datos es muy compleja y no puede ser analizada adecuadamente usando las técnicas más conocidas, dado que éstas suelen tener supuestos que no necesariamente se cumplen. Por ello, es importante conocer técnicas de análisis más complejas y flexibles. Esta tesis busca ser un instrumento de ayuda en el aprendizaje y uso de nuevas técnicas para estudiar los datos, lo cual es relevante sobre todo en el medio local en el que este tema es poco conocido. Con este objetivo, presenta una revisión introductoria de la teoría del aprendizaje estadístico, la cual provee del marco teórico para que distintos métodos utilicen los datos para aprender, y usando este conocimiento puedan hacer predicciones sobre datos nuevos o diferentes. Luego se centra en un estudio exhaustivo del método de aprendizaje de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM por sus siglas en inglés), introduciendo y aplicando las funciones Kernel. Este método se puede entender como una representación de los datos como puntos en el espacio, asignados de tal forma que exista una brecha grande que separe a los elementos diferentes. Finalmente se pone en práctica la teoría estudiada aplicando el método SVM a datos de clientes de una entidad financiera. Esta entidad financiera usa predominantemente técnicas de aprendizaje estadístico simples y con varios supuestos; particularmente usa una de estas técnicas en un modelo que predice la propensión a la compra y persistencia del producto Seguro de Protección de Tarjetas. Por ello, la presente tesis se centra en aplicar el método SVM para construir una alternativa a este modelo.Ítem Texto completo enlazado Construcción de una herramienta de desarrollo de soluciones para inteligencia de negocios : explotación(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-05-09) Falcón Cisneros, Sergio Daniel; Celi Peña, Raúl Alejandro; Palma Stanciuc, Rossana InésSe dice que la información es poder, y no poder de autoridad y de opresión, sino poder para la toma de decisiones correctas en el momento oportuno. Día a día más empresas van descubriendo esto y consideran a la información como un activo muy valioso. Esta idea no es errónea del todo, si pensamos en que el manejo correcto de información, puede ofrecer a la empresa, entre otras ventajas, más competitividad. Justamente para cubrir esta necesidad de manejo de información, se van haciendo necesarias nuevas herramientas TI que permitan generar los reportes necesarios para los directores y gerentes de la empresa, y los usuarios de estas herramientas se vuelven cada vez más exigentes, conforme descubren el valor agregado que estas herramientas ofrecen.