[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-118224-es":3,"doc-seo-118224-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},118224,2336474466412,"Ezra","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_155a257f0dc6eb9ab79c44ca47cae57d",24,"Tecnología","Proyecto Aplicación Machine Learning En La Agencia De Turismo Agentur - Seminario","Proyecto enfocado en investigar y aplicar modelos de Machine Learning para la agencia de turismo “Agentur”, con el objetivo de mejorar la experiencia del cliente y fortalecer la fidelización. El documento integra fundamentos del aprendizaje supervisado y la evaluación de modelos, incluyendo preparación de datos, entrenamiento y métricas como matriz de confusión, además de validación cruzada. También aborda limitaciones causales del ML y técnicas contrafactuales y de inferencia causal (Double LASSO, Causal Trees, Causal Forest). Se consideran herramientas y prácticas con Python (NumPy, Pandas, scikit-learn, Jupyter).","Proyecto Aplicación Machine Learning En La Agencia De Turismo Agentur  \nCorporación Universitaria Remington. Facultad de Ingeniería Seminario Machine Learning  \nEstudiante Juan David Zapata Gallego Estudiante Julián Andrés González Vásquez Tutor Juan Pablo Vélez Uribe Seminario  \n2023  \nDedicatoria  \nA nuestras familias A los tutores  \nEn especial a nuestras esposas e hijos  \nAgradecimientos  \nA nuestras familias por ser ese motor que nos impulsa a seguir adelante a pesar de las dificultades y del sacrificio de tiempo que esto significa, donde se deja de compartir o dedicar tiempo a las familias, para sumergirnos de lleno en nuestro trabajo, estudio y por consiguiente este proyecto, tratando de tener siempre la mejor actitud para que después se vea reflejado todo ese esfuerzo en una mejor calidad de vida del grupo familiar.  \nA los tutores por el acompañamiento brindado durante todo este proceso de aprendizaje, que, apesar de haber tenido vario percances, se logró sacar adelante de la mejor manera, gracias al compromiso de nuestro tutor Juan Pablo Vélez Uribe que siempre tuvo la voluntad y conocimiento para despejar dudas que surgían durante el desarrollo del proyecto con la mejor actitud.  \nA nuestras esposas que siempre nos apoyaron durante este proceso de aprendizaje, motivándonos siempre a continuar con la mejor actitud y amor incondicional.  \nTabla de Contenidos  \nResumen 5  \nMarco conceptual y contextual 6  \nMachine Learning 6  \nFundamentos del Machine Learning. 9  \nConceptos básicos de aprendizaje supervisado 11  \nIntroducción al análisis causal 14  \nEvaluación de modelos de Machine Learning 16  \nIntroducción a la inteligencia artificial. 19  \nIntroducción a la ética en la inteligencia artificial 23  \nInnovación tecnológica con inteligencia artificial. 24  \nDesarrollo e implementación del aprendizaje 25  \nCódigos de aplicación del modelo 27  \nResultados del modelo 29  \nConclusiones 30  \nReferencias 32  \nResumen  \nPara llevar a cabo este proyecto, realizamos una investigación exhaustiva sobre los modelos más comunes para el análisis de datos en Machine Learning, centrándonos en el seminario proporcionado en la plataforma Crehana. Esta fuente ha sido clave para obtener la mayor parte de la información. Nuestro enfoque se dirige hacia la aplicaciónpráctica de estos conocimientos en el sector turístico, específicamente en la agencia de viajes “Agentur”. A pesar de los desafíos que enfrentó el sector turístico durante lapandemia, actualmente es una de las industrias que experimenta un notable crecimiento debido a una alta demanda. Este crecimiento ha impulsado la proliferación de agencias, principalmente virtuales, con plataformas avanzadas de autogestión que gananprotagonismo frente a las agencias físicas. Motivados por esta tendencia, decidimos implementar un proyecto de Machine Learning que permita a la agencia “Agentur”implementar herramientas tecnológicas para estar a la altura de las agencias virtuales. Comenzamos recopilando datos e información, posteriormente filtrándose yprocesándolos con el objetivo de mejorar significativamente la experiencia de los clientes de la agencia Agentur.  \nSe aborda los fundamentos del Machine Learning, destacando el uso de Python y herramientas como Numpy, Pandas, Scikits Learn, y Jupyter Notebooks. Se detalla el proceso para aplicar Python en ejercicios de regresión, incluyendo la descarga delibrerías, asignación de nombres a variables y la transformación de variables no numéricas a Dummy. Se explica el concepto de aprendizaje supervisado, sus categorías y variables dependientes e independientes. Se mencionan algoritmos como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, bosque aleatorio y redes neuronales. Se introduce el concepto de contrafactual y efecto causal, señalando la limitación del Machine Learning en encontrar relaciones causales. Se exploran algoritmos causales como Double LASSO, Causal Trees y Causal Forest. 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