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.

Análisis predictivo para clasificar dígitos escritos a mano utilizando la base de datos MNIST

En el presente trabajo de fin de máster se realiza una investigación sobre las técnicas de preproceso del dataset de entrenamiento y la aplicación de un modelo de predicción que realice una clasificación de dı́gitos escritos a mano. El conjunto de dataset de train y test son proporcionado en la competencia de Kaggle: Digit Recognizer y provienen de la base de datos de dı́gitos manuscritos MNIST. Por tratarse de imágenes las técnicas de preproceso se concentran en obtener una imagen lo más nı́tida posible y la reducción de tamaño de la misma, objetivos que se logran con técnicas de umbralización por el método de Otsu, transformada de Wavelet de Haar y el análisis de sus componentes principales. Se utiliza Deep Learning como modelo predictivo por ajustarse a este tipo de datos, se emplean además librerı́as de código abierto implementadas en el lenguaje estádisto R. Por último se obtiene una predicción con las técnicas y herramientas mencio- nadas para ser evaluada en la competencia de Kaggle, midiendo y comparando los resultados obtenidos con el resto de participantes.

Contribution of Resource-Based View and Entrepreneurial Orientation on Small Firm Growth

[EN] This research provides a useful framework for identifying a small firms’ propensity to engage in entrepreneurial orientation. We examine the impact of the Entrepreneurial Orientation (EO) as a main resource and capability on small firm’ growth. The growth seems to come out as an important demonstration of the entrepreneurial orientation of small firms (Davidsson, 1989; Green and Brown, 1997; Janney and Gregory, 2006). Thus, this research builds on prior conceptual research that suggests a positive integration between entrepreneurial orientation and resource-based view. In the first instance, the research will focus on reviewing literature in the emerging area of entrepreneurial orientation as it applies to growth oriented small firms and resource-based view of the firm. Secondly, an empirical study was developed based on a stratified sample of small firms of manufacturing industry. Data were submitted to a multivariate statistical analysis and a linear regression model was performed in order to predict the influence of the resources and capabilities on small firms’ growth. In this sense, we consider the construct growth as a dependent variable and the ones relates with resources and capabilities (entrepreneur resources, firm resources, networks and EO) as independent variables. The research results suggest a set of resources and capabilities that promote the growth of the small firms. Also, the EO seems to have a predictive value on growth. Explaining variables related with resources and capabilities and EO were identified as essential in growth oriented small firms. It was still possible to conclude that the entrepreneurial firms which grew seem to have resources and develop more capabilities and take advantage in the search for those competences. This attitude reflects on the EO of the firm. This study has important implication for both researchers and practitioners. It highlights the necessity of firms to develop superior EO of all their members and also to invest on better resources and consequently superior capabilities as a way of reaching higher levels of growth. While previous authors have attempted to analyse certain aspects of this process (linkage between entrepreneurial orientation and growth), this research developed a framework that combines these and others factors (resource-based view) pertinent to growth oriented small firms. The results support the necessity to identify explicative variables of multiple levels to explain the growth of small firms. The adoption of an entrepreneurial orientation as an indispensable variable to the growth oriented small firms seems pertinent.

Avances analíticos en la datación forense de tintas y documentos

380 p. : il., gráf.

Estudio pronóstico del tromboembolismo pulmonar agudo con angiografía pulmonar por tomografía computarizada multidetector

170 p. : il., graf.

Estadificación ganglionar (N) no invasiva en el cáncer de pulmón (no pequeñas células)

97 p. : il.

Aplicación de redes neuronales artificiales para la caracterización del error en trayectorias circulares por WEDM

El objeto del presente trabajo, titulado “Aplicación de redes neuronales artificiales para la caracterización del error en trayectorias circulares por WEDM”, es el estudio y posterior optimización del error en trayectorias circulares mecanizadas mediante electroerosión por hilo. Se pretende desarrollar un modelo predictivo de dicho error a través de la implementación de una Red Neuronal Artificial (RNA), que deberá ser alimentada con resultados empíricos resultantes de una batería de ensayos. El modelo desarrollado permitirá conocer a priori los errores que se producirán al cortar formas circulares en distintos espesores y con distintos radios sin necesidad de recurrir a costosas baterías de ensayos.