Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella
Not a member yet
5807 research outputs found
Sort by
Impacto de la Inteligencia Artificial en la Industria de la Salud
Get PDFA lo largo del presente trabajo analizó como la inteligencia artificial en la medicina asistencial contribuye a mejorar la precisión diagnóstica, análisis de gran cantidad de datos de manera ágil, detección temprana de patologías, mejora de calidad de vida del paciente y planificación adecuada de los tratamientos; pero también como impacta económicamente en esta industria. También evaluó su valor en el desarrollo de fármacos, observando como contribuye positivamente impulsando y desarrollando la investigación de nuevas moléculas, identificando oportunidades de ampliar el espectro terapéutico de las moléculas preexistentes, detección de interacciones con otras moléculas y refinar los criterios de selección de las poblaciones de los estudios clínicos
La Importancia del Intercambio de Información sobre Crimen Financiero para una Adecuada Gestión de Riesgos de Lavado de Dinero y Financiamiento del Terrorismo
Get PDFLa presente tesis explora los beneficios que tendría para la sociedad el intercambio de información sobre reportes de operaciones sospechosas (ROS) de lavado de dinero y financiamiento del terrorismo (LA/FT) entre entidades financieras. El objetivo principal es analizar cómo dicho intercambio, realizado de manera estratégica y segura, puede fortalecer la lucha contra el crimen organizado. La investigación hace hincapié en los beneficios de la colaboración y en cómo el hecho de compartir información sobre patrones y tipologías sospechosas de LA/FT permite lograr una detección más temprana y efectiva de actividades ilícitas; facilitando además la adopción de medidas preventivas más ágiles para desarticular redes criminales y proteger de manera más efectiva la integridad del sistema financiero. Dado que el intercambio de información confidencial plantea desafíos, entre ellos la protección de la privacidad de los clientes y la seguridad de los datos son aspectos cruciales, a lo largo de la tesis se examinan las mejores prácticas y tecnologías disponibles para garantizar un intercambio de información seguro y conforme a las leyes de protección de datos, buscando demostrar que con los mecanismos de seguridad adecuados el intercambio de información confidencial sobre ROS es una herramienta indispensable para combatir el LA/FT de manera más eficaz. La tesis se encuentra organizada en capítulos, cada uno de los cuales trata un tema puntual. Siempre que fue posible se complementó el análisis con información de casos judiciales, bibliografía especializada, jurisprudencia y artículos periodísticos
On the Robustness of Mixture Models in the Presence of Hidden Markov Regimes with Covariate-Dependent Transition Probabilities
Get PDFoai:repositorio.utdt.edu:20.500.13098/12845Este Working Paper fue publicado como artículo en Econometricy Theory (e-ISSN: 1469-4360) https://doi.org/10.1017/s0266466625100017 /// Se encuentra archivado en este Repositorio en el siguiente enlace: https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/14050We consider general hidden Markov models that may include exogenous co-
variates and whose discrete-state-space regime sequence has transition prob-
abilities that are functions of observable variables. We show that the param-
eters of the observation conditional distribution are consistently estimated
by quasi-maximum-likelihood even if the Markov dependence of the hidden
regime sequence is not taken into account. Some related numerical results are
also discussed
Un enfoque de aprendizaje automático para predicción de demanda de productos sin historial de ventas
Get PDFUno de los pilares de una gestión de inventario eficiente es el equilibrio entre mantener un nivel de stock adecuado para satisfacer la demanda y evitar costos operativos excesivos. Gracias al análisis de datos, que ha crecido en las últimas décadas, se pueden agilizar los procesos de gestión en la industria logística. Al analizar grandes volúmenes de datos, las empresas logísticas pueden optimizar la gestión de inventarios y reducir costos de transporte. A pesar de estos avances, aún persisten desafíos en la toma de decisiones basada en datos. Un ejemplo es el marketplace más grande de América Latina, que no solo ofrece una plataforma de comercio electrónico, sino que también proporciona una variedad de servicios logísticos a sus vendedores. Uno de estos servicios, conocido como fulfillment, permite que el marketplace almacene los productos de los vendedores en sus propios almacenes y se encargue del empaquetado y envío cuando se realiza una compra. El núcleo del problema radica en la capacidad de pronosticar la demanda con precisión para determinar cuánto inventario debe almacenar cada usuario para cada producto, considerando la limitación de espacio disponible. Para abordar esta cuestión, la empresa ha empleado algoritmos de aprendizaje automático que analizan las ventas de los últimos noventa días de cada producto y estiman la demanda proyectada para las próximas semanas. Ahora bien, ¿qué ocurre con los productos nuevos que no tienen historial de ventas pasadas? En estos casos, la empresa ha establecido un límite máximo de 20 unidades que cada vendedor puede almacenar de un producto en particular, tanto en México como en Brasil. Este umbral es definido arbitrariamente y no considera ningún atributo del producto ni su naturaleza intrínseca. En el presente trabajo se argumenta que, utilizando técnicas de aprendizaje automático con el historial de productos de características similares, se puede optimizar esta decisión. Para lograrlo, se ha enfocado en la vertical de electrónica de consumo, específicamente en el segmento de celulares y computadoras, que representa el 35% de la facturación mensual del servicio de fulfillment. La meta consiste en determinar si el umbral de 20 unidades es el más adecuado o si, por el contrario, se subestima o sobrestima la demanda potencial. Con este fin, se aplicaron modelos de machine learning para predecir la demanda de productos nuevos, considerando atributos inherentes y patrones de otros productos similares. Utilizando técnicas de aprendizaje supervisado y diversos algoritmos, los resultados han sido prometedores. Un modelo destacó con un F1-score de 0.92 en datos de prueba, sugiriendo que ajustar el límite de unidades almacenadas podría reducir costos y aumentar ganancias, con una potencial disminución de hasta el 10% en el número de unidades almacenadas en los centros de distribución del marketplace. Este enfoque ofrece una solución más dinámica y basada en datos que la actual regla fija, mejorando la eficiencia en la gestión de inventarios y contribuyendo significativamente a la rentabilidad del marketplace
Machine Learning Approach for Churn Prediction in a Mobile App
Get PDFEn el contexto del año 2023, las empresas se encuentran enfrentando una realidad en la que los
recortes de costos se han convertido en una necesidad imperante. En este escenario, la importancia
de retener a los usuarios se vuelve aún más crucial, ya que adquirir nuevos clientes se ha vuelto cada
vez más costoso. A lo largo del trabajo se trata el problema crítico de la pérdida de usuarios o
"churn" en la industria de aplicaciones móviles. La tesis argumenta que en lugar de solo enfocarse en
adquirir nuevos usuarios, las empresas de aplicaciones móviles deben centrarse en retener a los
existentes para reducir la tasa de churn. La tasa de churn es un indicador crucial del éxito o fracaso
de una empresa en retener a su base de clientes, y la presente tesis tiene como objetivo investigar
los factores que influyen en la misma.
Para abordar este problema, se propone un enfoque basado en el análisis de datos y el aprendizaje
automático para predecir el churn de los usuarios y luego poder ayudar a las empresas a tomar
medidas para retenerlos. En resumen, la tesis destaca la importancia de la retención de usuarios y
propone un enfoque para abordar el problema de la churn en la industria de aplicaciones móviles,
donde se utilizarán los datos de una aplicación de delivery de comida
Análisis de estrategias de asignación de turnos para un sistema público de salud
Get PDFEl presente trabajo representa una prueba de concepto del impacto de habilitar la derivación
de turnos dentro del sistema de salud pública de la Municipalidad de San Miguel, Buenos Aires.
Este trabajo se basa en una muestra de datos reales, provista por la Secretaría de Salud del
municipio, que incluye las solicitudes de turnos registradas por cada Centro de Salud en la
jurisdicción, complementada con un segundo conjunto de datos que presenta un resumen del
presentismo registrado de los pacientes.
Debido a las limitaciones presentes en las extracciones de datos recibidas, las cuales tiene una
longitud total de entre 4 y 7 semanas para distintos Centros de Salud del sistema, se construye
un modelo de simulación para el arribo de las solicitudes de turno de los pacientes a los
centros, al cual se le aplican distintas reglas de negocio, acordes al mecanismo que se desea
evaluar
Trabajar las funciones ejecutivas a través de un software lúdico en educación infantil
Get PDFEn esta investigación se analizó el impacto de Mate Marote, un software lúdico
especialmente diseñado para estimular las funciones ejecutivas, sobre distintas habilidades
cognitivas en la etapa de educación infantil. Se realizó un diseño experimental cuantitativo
en el que participaron 83 estudiantes de 4 años, en promedio, de tres escuelas públicas en
España. Los estudiantes del grupo de control pertenecían a una de las escuelas (n=39), en
tanto que los estudiantes de las otras dos escuelas (n=44) fueron asignados de forma
aleatoria a uno de dos grupos experimentales existentes (CI y S). Mientras que los
integrantes del grupo CI jugaron a videojuegos que permiten trabajar mayormente el control
inhibitorio, los del grupo S jugaron a videojuegos diseñados para trabajar también la memoria
de trabajo y la flexibilidad cognitiva. La intervención duró 7 semanas. Los participantes
jugaron dos o tres veces por semana durante 15 minutos, como máximo cada vez. Los
resultados revelaron mejoras concretas de los dos grupos experimentales, respecto al grupo
de control, en las funciones ejecutivas básicas. El entrenamiento específico del grupo S tuvo
un mayor impacto en la atención y el control inhibitorio que el del grupo CI.Este artículo se encuentra originalmente publicado en Revista Electrónica Interuniversitaria de
Formación del Profesorado (e-ISSN: 1575-0965) 27(3), 51–68
Promoting Erroneous Divergent Opinions Increases the Wisdom of Crowds
No full textThe aggregation of many lay judgments generates surprisingly accurate estimates. This phenomenon, called the “wisdom of crowds,” has been demonstrated in domains such as medical decision-making and financial forecasting. Previous research identified two factors driving this effect: the accuracy of individual assessments and the diversity of opinions. Most available strategies to enhance the wisdom of crowds have focused on improving individual accuracy while neglecting the potential of increasing opinion diversity. Here, we study a complementary approach to reduce collective error by promoting erroneous divergent opinions. This strategy proposes to anchor half of the crowd to a small value and the other half to a large value before eliciting and averaging all estimates. Consistent with our mathematical modeling, four experiments (N = 1,362 adults) demonstrated that this method is effective for estimation and forecasting tasks. Beyond the practical implications, these findings offer new theoretical insights into the epistemic value of collective decision-making.El artículo se encuentra publicado en Psychological Science (e-ISSN: 1467-9280) /// Por cuestiones de Copyright no puede consultarse onlin
#paisaje_cyborg Un juego de reflexiones
No full textA través de cinco obstrucciones a La imagen de la ciudad de Kevin Lynch, se construyó un panorama sobre el paisaje urbano desde la percepción del cyborg. Con el objetivo de comprender el paisaje de la ciudad actual, el panorama se aproxima a un estado del arte sobre el pensamiento del paisaje y su interpretación desde el punto de vista de un personaje considerado el representante de un nuevo paradigma. El cyborg es entendido como una entidad híbrida, que diluye las diferencias entre naturaleza y artificio; un modelo alternativo al Hombre de Vitruvio, superador de las miradas antropocéntricas; con características que le son propias y con una percepción del entorno particular. El juego de las obstrucciones permitió poner en relación la diversidad de autores que, desde los años 50, adquieren conceptos de la cibernética, de las herramientas digitales y de la comunicación para explicar el hábitat urbano. La mirada de Kevin Lynch, en este caso, resultó operativa para la estrategia metodológica. Su enfoque no se vincula explícitamente con los avances sobre el mundo digital o la cibernética, pero, por medio de la codificación, realizó una traducción de la percepción de los habitantes sobre las formas urbanas, que resultó instrumental para el abordaje de este estudio. La metodología permitió, por medio del juego, construir una serie de reglas para conferir cierto orden a un universo muy amplio de bibliografía; con el objetivo de hilvanar diferentes miradas sobre el tema a través de la puesta en relación de dos conceptos disímiles. Si bien se podría considerar un ejercicio arbitrario, la estrategia lúdica se utilizó con la intención de generar conexiones inusuales y promover resultados innovadores que escapen a lo presupuesto. La estructura resultante del juego produjo un panorama en sintonía con el paisaje que tiene por objetivo analizar, complejo, fragmentado, incluso con contradicciones. Es un panorama que pretende encontrar y expresar a través del paisaje, además de esas características, riquezas en la diversidad y multiplicidad de miradas
Determinación de factores influyentes en la inclusión financiera en la región NEA de Argentina y el resto del país para el período 2019
Get PDFEsta tesina busca examinar los factores que inciden en la inclusión financiera, definida como la
habilidad de individuos y familias para acceder de manera justa y equitativa a una variedad de servicios
financieros. Se centra tanto en la perspectiva nacional de Argentina como en la región específica del
Noreste Argentino (NEA), basándose en datos de la Encuesta Nacional de Estructura Social de 2019.
Mediante el uso de un modelo de regresión logística y luego de presentar un marco teórico, se
identifican los factores que impactan significativamente en la inclusión financiera en estas áreas,
especialmente en relación con la tenencia de cuentas bancarias, préstamos y tarjetas de crédito. En el
presente trabajo se presentan datos coyunturales sobre inclusión financiera, además de un análisis
estadístico descriptivo de las variables relevantes, y se llega a la conclusión de que elementos como el
empleo formal y estable, el nivel educativo, la condición de extranjería, el acceso a celular o internet y
la situación económica son determinantes significativos para explicar la inclusión financiera de los
hogares