Modelo de machine learning para la cuantificación del cumplimiento de un plan de trabajo en un entorno empresarial complejo

En la actualidad, la ciencia de datos y la inteligencia artificial son disciplinas fundamentales para la obtención de información de valor en el mundo empresarial. En este trabajo, se presenta un análisis completo de datos cedidos por la empresa Distromel relativos a la gestión informática de la recogida de residuos urbanos. El objetivo es la creación de una métrica de bondad con la que determinar la calidad de las órdenes de trabajo ejecutadas por los vehículos de recogida. Primeramente, se realiza una adecuada selección y transformación de los datos, así como un estudio de las variables de mayor interés que pueden construirse. Posteriormente, se procede con el diseño de modelos de machine learning que permitan realizar predicciones mediante algoritmos de clasificación y regresión basados en árboles de decisión y redes neuronales. Para cada modelo, se evalúa su capacidad mediante las técnicas estadísticas pertinentes y se muestran los resultados más relevantes para la comprensión del conjunto de datos, así como las implicaciones de las predicciones.<br /

Dinámica cardiaca: Estudio matemático de modelos de cardiomiocitos

La teoría de sistemas dinámicos se ha convertido en una disciplina fundamental para el estudio de múltiples problemas de la vida real. Se desea modelizar fenómenos para comprender su progreso a lo largo del tiempo. Una adecuada modelización permite extraer conclusiones sobre el comportamiento del sistema con gran utilidad en áreas que requieren un análisis cualitativo y cuantitativo de la evolución de las variables dinámicas.En este trabajo, se presenta una serie de fundamentos matemáticos y técnicas con aplicación en sistemas biológicos, así como una descripción y análisis de algunos modelos concretos de cardiomiocitos: las células del músculo cardiaco.En cuanto a teoría, se estudian los sistemas de ecuaciones diferenciales fast-slow que modelizan paralelamente las diferentes escalas de tiempo en las que pueden evolucionar las variables de un sistema. Se explican los tipos de puntos de equilibrio y las variedades más relevantes. Se introduce la teoría de Fenichel para la persistencia de variedades y se describe el fenómeno de los canards.En cuanto a aplicaciones, se hace un estudio detallado de dos modelos de cardiomiocitos: el Modelo de Karma y el Modelo Reducido de Luo-Rudy. Se aplica la teoría desarrollada anteriormente, se realizan simulaciones numéricas y se analizan los resultados.<br /

Métodos predictivos en series temporales y aprendizaje automático de datos macroeconómicos

Este trabajo trata sobre la modelización estadística de series temporales de precios para realizar predicciones. En primer lugar, se presenta un apartado de preliminares que incluye un resumen de aspectos generales de las series temporales, elementos económicos fundamentales del mercado de valores y particularidades de las series temporales financieras. Seguidamente, se presenta la metodología que seguiremos. Después, se muestra la serie principal de precios diarios de cierre de una empresa y otras covariables adicionales que reflejan información económica externa para intentar incrementar el poder predictivo. Tras ello, se describe el funcionamiento y la implementación de los modelos de Holt-Winters, Prophet y SARIMA en Python. El objetivo es desarrollar implementaciones que permitan reentrenar los modelos día tras día para realizar predicciones sucesivas del día siguiente aprovechando la información más reciente en cada momento. De esta forma, podemos simular los resultados que se obtendrían en un entorno real de inversión a lo largo de un año y desarrollar estrategias de predicción para el futuro. Se exploran diferentes configuraciones de modelos para optimizarlos y se evalúan los resultados con las pertinentes métricas. Finalmente, se describen las principales vías de investigación futura y se discute la significación de los resultados.<br /