Examinando por Materia "Inteligencia computacional"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Identificación de patrones emocionales a partir de la actividad bioeléctrica cerebral ante una publicidad audiovisual
    (Universidad EIA, 2015) Gómez Sierra, Valentina; Jaramillo Puerta, Eliana; Peña Palacio, Juan Alejandro
    Entendiendo al consumidor como el ente fundamental de una organización y el elemento base en la creación de un plan de acción, determinar y conocer claramente lo que siente cuando está expuesto a un estímulo publicitario, permite crear estrategias de mercadeo alineadas con las necesidades del cliente, que sean sistemáticas, objetivas y coherentes para orientar correctamente el horizonte de una organización. Ésta investigación tiene como propósito clasificar patrones emocionales en cuatro emociones: ira, tristeza, alegría y miedo, obtenidos a partir de la medición de señales bioeléctricas en los consumidores al estar expuestos a una publicidad audiovisual, mediante la elaboración de máquinas de vector soporte, que luego de un proceso de aprendizaje y validación, sean capaces de diferenciar dichas emociones. Para encontrar alternativas de solución a los problemas planteados anteriormente, se recurre a la elaboración de redes neuronales que se entrenan con las señales recolectadas al exponer a un grupo de consumidores a datos obtenidos de un banco de imágenes certificadas en la generación de dichas emociones. Posteriormente se les presenta un video con cuatro comerciales, previamente analizados, buscando despertar las emociones de interés para la investigación. En la siguiente etapa se hace el tratamiento de los datos obtenidos de las imágenes y el video de los comerciales, siendo esta información el recurso base para el aprendizaje del modelo y posterior validación del mismo, de forma intramuestral y extramuestral, es decir, tanto los resultados del porcentaje de aprendizaje y error del modelo internamente como la confrontación con las encuestas inicialmente diligenciadas por los consumidores. Como resultado final, se obtuvo la clasificación intramuestral exitosa a través de la elaboración MVS utilizando modelos como franjas logísticas, logística trasladada, conjuntos borrosos de asociación, Self Management Organaizing y modelos estocásticos, que lograron hacer diferenciables los patrones de cada emoción y realizar procesos feedfoward y back propagation satisfactorios con correlaciones mayores al 0,9 y errores cercanos a cero. Lo anterior permite a una organización realizar investigaciones más profundas de sus consumidores, con carácter cuantitativo y eliminando la subjetividad de las mismas, para satisfacer de forma más precisa y eficiente las necesidades del cliente. Es así como los modelos basados en inteligencia computacional y el uso de herramientas en el campo de la neurociencia, orientan los planes y acciones de una empresa y permiten, a través de los métodos propuestos, aumentar la efectividad de las estrategias de mercadeo, mejorando aspectos críticos como la subjetividad, el tiempo y el dinero.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo adaptativo para inteligencia de mercados como apoyo a decisiones de exportación de bienes en Colombia
    (Universidad EIA, 2016) Vélez Montoya, Juan Francisco; Wartski Botero, Valeria; Peña Palacio, Alejandro
    La apertura de los mercados internacionales es una oportunidad para las organizaciones contrastarse con sus competidores y, mediante el comercio internacional, aumentar su nivel de competitividad. Sin embargo, antes de exportar, es indispensable saber a qué mercado internacional hacerlo, con el fin de que se cuente con una mayor posibilidad de tener éxito en cuanto a los resultados de la operación. Este Trabajo de Grado tiene como propósito identificar, de una manera técnica, objetiva y automática, los países con mayor posibilidad de éxito para exportar bienes desde Colombia, mediante un proceso conocido como Inteligencia de Mercados (IM). Para conseguirlo, se utiliza un modelo adaptativo basado en los principios de la inteligencia computacional, el cual, acompañado del análisis de diferentes modelos por aprendizaje supervisado y no supervisado, permitirá identificar y establecer patrones en las exportaciones históricas de los productos no mineros más exportados por Colombia, con el fin de que aprenda de ellos y sea capaz de pronosticar cuáles serían los mejores países para exportar un producto de unas características dadas.