Describe detalladamente las bases teóricas de un algoritmo que implementa una máquina de aprendizaje conocido como el algoritmo de la Máquina de Soporte Vectorial que ha demostrado tener mejores resultados para la extracción de patrones de datos y tareas de clasificación que otros modelos conocidos. Para demostrar estos resultados presenta la implementación del modelo aplicado al problema de detección de personas en imágenes de intensidad que comúnmente se utiliza en sistemas de seguridad y video vigilancia. / Tesis

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Plantea la construcción de un modelo de predicción usando una técnica de minería de datos, el cual después de un estudio realizado se perfila como uno de las mejores técnicas de predicción, por encima de muchos. Como caso práctico, este modelo se aplica usando proyectos de software desarrollados en una entidad financiera, obteniendo unos resultados muy alentadores. / Tesis

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Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Contribuye con un diagnóstico de cáncer de mama más efectivo, construyendo una herramienta de apoyo al diagnóstico médico, que permita un análisis más eficiente de las mamografías, aportando a disminuir el índice de error en el diagnóstico de cáncer de mama. Esta herramienta utiliza la técnica de máquina de soporte vectorial multinivel por ser la que mejor desempeño tiene según el análisis de diversos estudios que se ha realizado, superando a las clásicas técnicas estadísticas, técnicas de redes neuronales, algoritmos genéticos. De esta investigación se concluye que entre las técnicas de análisis de imágenes, las técnicas que tienen un mejor desempeño son las máquinas de aprendizaje híbrido, que son resultado de mezclar técnicas clásicas propias de la inteligencia artificial generando de esta manera nuevas técnicas que tienen en algunos casos mejor desempeño. / Trabajo de suficiencia profesional

Predecir el precio de una acción es un tema muy importante en el mundo financiero, debido a que mediante ella se puede generar una estrategia de inversión y obtener muchas ganancias. El comportamiento de los precios de las acciones sigue una distribución muy compleja, siendo afectadas por factores internos de las compañías, tales como decisiones gerenciales, y también por factores externos, como el estado del mercado en un momento dado. El sector minero es considerado uno de los sectores más volátiles dentro de la bolsa, y frecuentemente atrae a los inversionistas más arriesgados que desean obtener rápidas ganancias; sin embargo no se han encontrado estudios que se hayan enfocado en este sector. La precisión de los modelos de machine learning dependen de la correcta elección de las variables y técnicas a utilizar, así como también del pre procesamiento que se realice a la data antes de ser ingresada al modelo, es por esto que en el presente trabajo se realizó una encuesta a expertos de inversión en la bolsa de valores sobre las variables influyentes en el comportamiento de una acción minera, producto de ello se identificaron variables como el precio de los metales, precio de los índices y precio del dólar; las cuales, junto a las variables fundamentales y técnicas, participaron en la selección de variables mediante el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson en cada una de ellas. Las variables resultantes fueron ingresadas posteriormente al modelo híbrido propuesto, donde las salidas de cada una de las técnicas de machine learning utilizadas (redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial para regresión y red neuronal de base radial) formaban parte de la entrada hacia una red neuronal artificial, considerada como técnica principal debido a que alcanzaba los mejores resultados en la fase experimental. Para validar el sistema se consideró el dataset de las empresas Buenaventura, Southern Copper, Fortuna Silver Mines, Barrick Gold Corporation y BHP Billiton Limited; que alcanzaron un MAPE de 1.666, 1.470, 1.375, 2.567 y 0.998 respectivamente, y un promedio de error de 1.615%, lo que demuestra una gran mejora con respecto al 5.4% de error obtenido en el sector más cercano (petrolero). / Tesis

El propòsit d'aquesta tesi és examinar les aportacions a l'estudi de la predicció de la taxa de canvi basada en l'ús de tècniques d'aprenentatge automàtic. Aquestes aportacions es veuen facilitades i millorades per l'ús de variables econòmiques, indicadors tècnics i variables de tipus ‘business and consumer survey’. Aquesta investigació s’organitza entorn d’una recopilació de quatre articles. L'objectiu de cadascun dels quatre treballs de recerca d'aquesta tesi és el de contribuir a l'avanç del coneixement sobre els efectes i mecanismes mitjançant els quals l'ús de variables econòmiques, indicadors tècnics, variables de tipus ‘business and consumer survey’, i la selecció dels paràmetres de models predictius són capaços de millorar les prediccions de la taxa de canvi. Fent ús d'una tècnica de predicció no lineal, el primer article d'aquesta tesi es centra majoritàriament en l'impacte que tenen l'ús de variables econòmiques i la selecció dels paràmetres dels models en les prediccions de la taxa de canvi per a dos països. L'últim experiment d'aquest primer article fa ús de la taxa de canvi del període anterior i d'indicadors econòmics com a variables d'entrada en els models predictius. El segon article d'aquesta tesi analitza com la combinació de mitjanes mòbils, variables de tipus ‘business and consumer survey’ i la selecció dels paràmetres dels models milloren les prediccions del canvi per a dos països. A diferència del primer article, aquest segon treball de recerca afegeix mitjanes mòbils i variables de tipus ‘business and consumer survey’ com a variables d'entrada en els models predictius, i descarta l'ús de variables econòmiques. Un dels objectius d'aquest segon article és determinar el possible impacte de les variables de tipus ‘business and consumer survey’ en les taxes de canvi. El tercer article d'aquesta tesi té els mateixos objectius que el segon, però amb l'excepció que l'anàlisi abasta les taxes de canvi de set països. El quart article de la tesi compta amb els mateixos objectius que l'article anterior, però amb la diferència que fa ús d'un sol indicador tècnic. En general, l'enfocament d'aquesta tesi pretén examinar diferents alternatives per a millorar les prediccions del tipus de canvi a través de l'ús de màquines de suport vectorial. Una combinació de variables i la selecció dels paràmetres dels models predictius ajudaran a aconseguir aquest propòsit. / El propósito de esta tesis es examinar las aportaciones al estudio de la predicción de la tasa de cambio basada en el uso de técnicas de aprendizaje automático. Dichas aportaciones se ven facilitadas y mejoradas por el uso de variables económicas, indicadores técnicos y variables de tipo ‘business and consumer survey’. Esta investigación está organizada en un compendio de cuatro artículos. El objetivo de cada uno de los cuatro trabajos de investigación de esta tesis es el de contribuir al avance del conocimiento sobre los efectos y mecanismos mediante los cuales el uso de variables económicas, indicadores técnicos, variables de tipo ‘business and consumer survey’, y la selección de los parámetros de modelos predictivos son capaces de mejorar las predicciones de la tasa de cambio. Haciendo uso de una técnica de predicción no lineal, el primer artículo de esta tesis se centra mayoritariamente en el impacto que tienen el uso de variables económicas y la selección de los parámetros de los modelos en las predicciones de la tasa de cambio para dos países. El último experimento de este primer artículo hace uso de la tasa de cambio del periodo anterior y de indicadores económicos como variables de entrada en los modelos predictivos. El segundo artículo de esta tesis analiza cómo la combinación de medias móviles, variables de tipo ‘business and consumer survey’ y la selección de los parámetros de los modelos mejoran las predicciones del cambio para dos países. A diferencia del primer artículo, este segundo trabajo de investigación añade medias móviles y variables de tipo ‘business and consumer survey’ como variables de entrada en los modelos predictivos, y descarta el uso de variables económicas. Uno de los objetivos de este segundo artículo es determinar el posible impacto de las variables de tipo ‘business and consumer survey’ en las tasas de cambio. El tercer artículo de esta tesis tiene los mismos objetivos que el segundo, pero con la salvedad de que el análisis abarca las tasas de cambio de siete países. El cuarto artículo de esta tesis cuenta con los mismos objetivos que el artículo anterior, pero con la diferencia de que hace uso de un solo indicador técnico. En general, el enfoque de esta tesis pretende examinar diferentes alternativas para mejorar las predicciones del tipo de cambio a través del uso de máquinas de soporte vectorial. Una combinación de variables y la selección de los parámetros de los modelos predictivos ayudarán a conseguir este propósito. / The purpose of this thesis is to examine the contribution made by machine learning techniques on exchange rate forecasting. Such contributions are facilitated and enhanced by the use of fundamental economic variables, technical indicators and business and consumer survey variables as inputs in the forecasting models selected. This research has been organized in a compendium of four articles. The aim of each of these four articles is to contribute to advance our knowledge on the effects and means by which the use of fundamental economic variables, technical indicators, business and consumer surveys, and a model’s free-parameters selection is capable of improving exchange rate predictions. Through the use of a non-linear forecasting technique, one research paper examines the effect of fundamental economic variables and a model’s parameters selection on exchange rate forecasts, whereas the other three articles concentrate on the effect of technical indicators, a model’s parameters selection and business and consumer surveys variables on exchange rate forecasting. The first paper of this thesis has the objective of examining fundamental economic variables and a forecasting model’s parameters in an effort to understand the possible advantages or disadvantages these variables may bring to the exchange rate predictions in terms of forecasting performance and accuracy. The second paper of this thesis analyses how the combination of moving averages, business and consumer surveys and a forecasting model’s parameters improves exchange rate predictions. Compared to the first paper, this second paper adds moving averages and business and consumer surveys variables as inputs to the forecasting model, and disregards the use of fundamental economic variables. One of the goals of this paper is to determine the possible effects of business and consumer surveys on exchange rates. The third paper of this thesis has the same objectives as the second paper, but its analysis is expanded by taking into account the exchange rates of 7 countries. The fourth paper in this thesis takes a similar approach as the second and third papers, but makes use of a single technical indicator. In general, this thesis focuses on the improvement of exchange rate predictions through the use of support vector machines. A combination of variables and a model’s parameters selection enhances the way to achieve this purpose.

[EN] Broadband Internet access connections allow Internet Service Providers (ISP) to offer several types of services to home customers such as data, voice over IP (VoIP), Internet protocol television (IPTV) and now 3D Internet protocol television (3D- IPTV). That is why the number of IPTV service providers is increasing conside- rably in recent years. Thanks to the evolution at many levels of the communication systems, communication networks and devices, to deliver these services is possible, but the maximum quality is not always guaranteed. For this reason, one of the main issues to be considered by the IPTV service providers is to guarantee the Quality of Experience (QoE) perceived by the end user. In order to achieve this goal, in this PhD Thesis we propose an intelligent management system based on inductive prediction methods to guarantee the QoE of the end-user. One of the important aspects to be considered in the development of the management system is to include all the parameters that affect the QoE. With this purpose, we will analyze the parameters that affect the degradation of the video stream received by the end user through the IPTV service. At the network level, we will identify the main parameters which affect the Quality of Service (QoS), such as jitter, delay, lost packets and bandwidth. At the user level, these parameters affect to the subjective perception of the user when watching the video. We also checked that effects derived from the compression, quantization, and bitrate affect this perception too. / [ES] Las conexiones de acceso a Internet de banda ancha permiten a los Internet Service Provider (ISP) ofrecer servicios a los hogares tales como datos, Voice on IP (VoIP), Televisión sobre IP (IPTV) y actualmente 3D-TV sobre IP (3D-IPTV). Es por esto que el número de proveedores de servicios de IPTV está aumentando considerable- mente en los últimos años. Gracias a la evolución tanto a nivel de sistemas, como de redes de comunicación como de dispositivos, la entrega de este tipo de servicios es posible pero no siempre con las máximas garantías de calidad. Por este motivo, una de las principales cuestiones a tener en cuenta por parte del proveedor de servicios de IPTV es garantizar la calidad de experiencia (Quality of Experience (QoE)) percibida por el usuario final. Para conseguir este objetivo, en la siguiente tesis doctoral se propone un sistema de gestión inteligente basado en métodos induc- tivos de predicción para garantizar la QoE del usuario final. Uno de los aspectos importantes a tener en cuenta en el desarrollo del sistema de gestión es el incluir los parámetros que afectan a la QoE. Para ello, se analizarán aquellos parámetros que afecten a la degradación del flujo de vídeo recibido por el usuario final a tra- vés del servicio de IPTV. A nivel de red, se identificarán dichos parámetros como aquellos que afectan a la calidad de Servicio (Quality of Service (QoS)) como son el jitter, el retardo, los paquetes perdidos y el ancho de banda principalmente. A nivel de usuario, estos parámetros afectan a la percepción subjetiva del usuario al visualizar el vídeo. Comprobamos como efectos derivados de la compresión, la cuantificación, el bitrate, etc, afectan también a dicha percepción. / [CAT] Les connexions d'accés a Internet de banda ampla permeten als Proveïdors de Ser- vicis d'Internet (ISP) oferir servicis a les llars com ara dades, veu sobre IP (VoIP), Televisió sobre IP (IPTV) i actualment 3D-TV sobre IP (3D-IPTV). És per açò que el nombre de proveïdors de servicis d'IPTV està augmentant considerablement en els últims anys. Gràcies a l'evolució tant a nivell de sistemes, com de xarxes de comunicació com de dispositius, l'entrega d'este tipus de servicis és possible però no sempre amb les màximes garanties de qualitat. Per este motiu, una de les principals qüestions a tindre en compte per part del proveïdor de servicis d'IPTV és garantir la qualitat d'experiència (Quality of Experience, QoE) percebuda per l'usuari final. Per a aconseguir este objectiu, en la següent tesi doctoral es proposa un sistema de gestió intel·ligent basat en mètodes inductius de predicció per a garantir la QoE de l'usuari final. Un dels aspectes importants a tindre en compte en el desenrotllament del sistema de gestió es incloure els paràmetres que afecten la QoE. Per a això, s'analitzaran aquells paràmetres que afecten la degradació del flux de vídeo rebut per l'usuari final a través del servici d'IPTV. A nivell de xar- xa, s'identificaran dits paràmetres com aquells que afecten la qualitat de Servici (Quality of Service, QoS) com són el jitter, el retard, els paquets perduts i l'ample de banda principalment. A nivell d'usuari, estos paràmetres afecten la percepció subjectiva de l'usuari al visualitzar el vídeo. Comprovem com efectes derivats de la compresió, la quantificació, el bitrate, etc, afecten també a dita percepció. / Cánovas Solbes, A. (2016). Diseño y Desarrollo de un Sistema de Gestión Inteligente de QoE para Redes HD y Estereoscópicas IPTV [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/65074 / TESIS