Aprenentatge automàtic aplicat a la valoració d'allotjaments d'Airbnb

Treballs Finals de Grau d'Enginyeria Informàtica, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2024, Director: Santi Seguí Mesquida[en] The evaluation of accommodations on the Airbnb platform is a critical factor for both travelers and hosts. In this study, we delve into how machine learning models can predict and contribute to improving the customer experience. Initially, we propose a solution to address the question “what improvements can be made to an accommodation to increase its rating and what will be the resulting gain?”. The goal is to provide useful informa- tion to hosts, enabling them to make informed decisions to enhance the quality of their services and, consequently, elevate customer satisfaction and ratings. This study tackles a fundamental part of this solution: obtaining data, preprocessing, and training predictive models to anticipate accommodation ratings. Through this research, we explore the possibilities at the intersection of artificial intelligence and the shared accommodation industry. We contribute to the growing field of practical application of machine learning, laying the groundwork for future improvements and innovations in this domain

Intel·ligència artificial explicable aplicada a la valoració del crèdit

Treballs Finals de Grau de Matemàtiques, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2024, Director: , Josep Vives i Santa Eulàlia[en] Machine learning holds immense potential to revolutionize our existing models, but its widespread adoption faces a significant hurdle, the elusive nature of explanations provided by computers. This thesis strives to bridge this crucial gap. My thesis builds upon the master’s thesis by Bornvalue Chitambira titled Credit Scoring using Machine Learning Approaches, conducted at Mälarden University. Chitambira developed Artificial Intelligence (AI) models for credit scoring. My goal is to apply Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques to enhance the transparency of these models and make them more understandable. The research will encompass a comprehensive review of XAI literature, an introduction to Chitambira’s work, and an in-depth study of SHAP and LIME methods. Finally, I will apply these techniques to Chitambira’s models to provide a clearer understanding of their functionality. [ca] L’aprenentatge automàtic té un immens potencial per revolucionar els nostres models existents, però la seva adopció generalitzada es troba amb un obstacle significatiu: la naturalesa esquiva de les explicacions proporcionades pels ordinadors. Aquest estudi es proposa superar aquesta bretxa crucial. La meva tesi es basa en el treball de final de màster de Bornvalue Chitambira, titulat Credit Scoring using Machine Learning Approaches, realitzat a la Universitat de Mälarden. Chitambira va desenvolupar models d’Intel·ligència Artificial (IA) per a la puntuació de crèdit. El meu objectiu és aplicar tècniques d’explicabilitat (XAI) per millorar la transparència d’aquests models i fer-los més comprensibles. La recerca inclourà una revisió exhaustiva de la literatura sobre XAI, una introducció al treball de Chitambira, i un estudi aprofundit dels mètodes SHAP i LIME. Finalment, aplicarem aquestes tècniques als models de Chitambira per proporcionar una comprensió més clara del seu funcionament