Construcción de un modelo predictivo de tipo Gradient boosting para ventas online

En este proyecto se describirá como construir un modelo predictivo de tipo gradient boosting para predecir el número de ventas online de un producto X del cual solo sabremos su número de identificación, teniendo en cuenta las campañas publicitarias y las características tanto cualitativas y cuantitativas de éste. Para ello se utilizarán y se explicarán las diferentes técnicas utilizadas, como son: la técnica de la validación cruzada y el Blending. El objetivo del proyecto es implementar el modelo así como explicar con exactitud cada técnica y herramienta utilizada y obtener un resultado válido para la competición propuesta en Kaggle con el nombre de Online Product Sales.

Proceso del desarrollo exportador de la PYME colombiana

[ES] Las Pymes colombianas, al igual que las de América Latina, afrontan una serie de barreras para la exportación asociadas a la carencia de recursos y capacidades organizacionales y directivas, las cuales hacen que su permanencia en los mercados internacionales sea cuestionable. Al no superar tales barreras y mostrar una posición competitiva más fuerte difícilmente éstas podrán penetrar y sobrevivir en los mercados internacionales y aprovechar las grandes oportunidades que ofrece el mercado mundial. Especialmente, aquéllas que surgen como resultado de los acuerdos de integración y de los sistemas de preferencia suscritos y otorgados a Colombia.

Study of an object recognition algorithm

This project introduces an improvement of the vision capacity of the robot Robotino operating under ROS platform. A method for recognizing object class using binary features has been developed. The proposed method performs a binary classification of the descriptors of each training image to characterize the appearance of the object class. It presents the use of the binary descriptor based on the difference of gray intensity of the pixels in the image. It shows that binary features are suitable to represent object class in spite of the low resolution and the weak information concerning details of the object in the image. It also introduces the use of a boosting method (Adaboost) of feature selection al- lowing to eliminate redundancies and noise in order to improve the performance of the classifier. Finally, a kernel classifier SVM (Support Vector Machine) is trained with the available database and applied for predictions on new images. One possible future work is to establish a visual servo-control that is to say the reac- tion of the robot to the detection of the object.

Características diferenciadoras de la empresa familiar: aplicación práctica

Este trabajo se centra en profundizar un estudio que ha recibido escasa atención hasta ahora por parte de los investigadores económicos, un estudio sobre las empresas familiares. Son las entidades que predominan en nuestra sociedad, impulsando la economía y el empleo, donde convive el sistema familiar con el sistema empresarial, dando como resultado el florecer de muchas características peculiares. En el trabajo se han analizado estas particularidades, enfatizando conceptos concretos con citas mencionadas anteriormente por otros autores, para luego gracias a una aplicación práctica contrastar lo mencionado en distintos casos reales y extraer conclusiones.