vgaraujov/thesis-chile huggingface dataset:
DISEÑO, IMPLEMENTACIÓN Y VALIDACIÓN DE UN MODELO PREDICTIVO DE LA CONCENTRACIÓN DE OZONO TROPOSFÉRICO EN SANTIAGO BASADO EN MÉTODOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

A pesar de que el Ozono troposférico se encuentra de forma natural en el aire respirable, enniveles más altos que los que se establecen en las normas nacionales vigentes, origina seriosproblemas para la salud humana y el entorno natural. La situación se suele agravar en lasgrandes zonas urbanas, donde debido a la actividad humana, hay una mayor concentración delos precursores de este contaminante. Por lo tanto, se hace necesario contar con herramientascapaces de modelar y predecir la concentración del Ozono troposférico, con el fin de proveerla información necesaria a las autoridades correspondientes y así puedan llevar a cabo deforma oportuna, las acciones preventivas pertinentes.Este trabajo propone un modelo de predicción para el nivel de Ozono troposférico en la ciudadde Santiago de Chile, basado en Redes Neuronales Recurrentes LSTM, utilizando comopredictores diversas variables de tipo químico y/o meteorológico. Los resultados muestranque este tipo de redes alcanzan un rendimiento competitivo respecto a los obtenidos por unaRegresión Lineal, Support Vector Machines (SVM), las Redes Neuronales Feed Forward ymodelos ARIMA para series de tiempo.
 Although tropospheric ozone is found naturally in the breathable air, at higher levels than thoseestablished in the current national regulations, it causes serious problems for human healthand the natural environment. The situation is usually aggravated in large urban areas, wheredue to human activity, there is a greater concentration of the precursors of this pollutant.Therefore, it is necessary to have tools capable of modeling and predicting the concentrationof tropospheric ozone, in order to provide the necessary information to the correspondingauthorities so that they can carry out in a timely manner the relevant preventive actions.This work proposes a prediction model for the tropospheric ozone level in the city of Santiagode Chile, based on Recurrent Neural Networks LSTM, using as predictors various variablesof chemical and meteorological type. The results show that this type of networks achieve acompetitive performance with respect to those obtained by Linear Regression, SVM, FeedForward Neural Networks and ARIMA models for time series.
AUTOMATIZACIÓN DE LA FISCALIZACIÓN DE LOS DERECHOS DE PROPIEDAD INTELECTUAL DE MÚSICA CHILENA EN RADIOEMISORAS ONLINE

La presente investigación tiene la finalidad de presentar una propuesta y metodología que permitaautomatizar la fiscalización de los derechos de propiedad intelectual de obras musicales, abarcandoparticularmente, las transmisiones de radioemisoras online. De esta manera es posible detectar la frecuenciade reproducción de canciones pertenecientes a artistas chilenos. Uno de los principales inconvenientes conel modelo que se utiliza en la actualidad, es la falta de acceso por parte del público a la información de laprogramación radial. Asimismo, músicos independientes deben autogestionar este proceso, pues sus obras noson parte de las bibliotecas musicales utilizadas como base para el reconocimiento acústico en el monitoreode frecuencias radiales.Para desarrollar el prototipo de la plataforma de monitoreo se analizaron diversos algoritmos,escogiéndose un proyecto open-source para implementar la identificación de canciones en base a huellasacústicas. Para la comprobación del cumplimiento de los objetivos planteados se llevó a cabo la configuraciónde radios online personalizadas, motivo por el cual es posible comprobar la autenticidad de la respuestaentregada por el programa. Adicionalmente se analizaron múltiples radios nacionales a fin de corroborarestabilidad. Finalmente, las pruebas realizadas demuestran la factibilidad de utilizar el sistema diseñado,siendo favorable para controlar aproximádamente cincuenta radioemisoras paralelamente en un soloequipo.
 The present investigation has the purpose of presenting a proposal and methodology that allowsto automate the control of the intellectual property rights of musical works, including, in particular, thetransmissions of online radio stations. In this way it is possible to detect the frequency of reproduction ofsongs belonging to Chilean artists. One of the main drawbacks with the model that is currently used is thelack of access by the public to information on radio programming. Likewise, independent musicians shouldself-manage this process, since their works are not part of the musical libraries used as a basis for acousticrecognition in the monitoring of radio frequencies.To develop the prototype of the monitoring platform, several algorithms were analyzed, choosingan open-source project to implement the identification of songs based on acoustic fingerprints. For theverification of the fulfillment of the proposed objectives, the configuration of personalized online radios wascarried out, reason for which it is possible to verify the authenticity of the answer delivered by the program.Additionally, multiple national radios were analyzed in order to corroborate stability. Finally, the tests carriedout demonstrate the feasibility of using the designed system, being favorable to control approximately fiftyradio stations in a single unit.
REDISEÑO DE LA METODOLOGÍA DE DESARROLLO DE UN MODELO DE SCORING DE UNA INSTITUCIÓN BANCARIA

En esta investigación se busca mejorar la predicción de los modelos de scoring deuna institución bancaria a través del uso de nuevas técnicas de modelamiento, de selecciónde variables y de transformación de variables. Durante el proceso se utiliza el lenguaje deprogramación Python para aplicar distintos algoritmos de máquinas de aprendizaje comoLogistic Regression, Random Forest, Extra Tree, Bagging, Gradient Boosting, AdaBoost yNaive Bayes. Los paquetes utilizados fueron pandas, matplotlib y scikit-learn. En base aesta investigación se propone una solución para mejorar el desarrollo de modelos y con estopotenciar los futuros modelos que se usarán para producción dentro de los negocios de lainstitución bancaria.
 This research seeks to improve the prediction of scoring models of a banking institutionthrough the use of new techniques of modeling, variable selection and variable transformation.During the process the Python programming language is used to apply di_erent algorithmsof learning machines like Logistic Regression, Random Forest, Extra Tree, Bagging,Gradient Boosting, AdaBoost and Naive Bayes. The packages used were pandas, matplotliband scikit-learn. Based on this research proposes a solution to improve the development ofmodels and with this to enhance the future models that will be used for production withinthe business of the banking institution.
PERFILAMIENTO DE ESTUDIANTES Y ESCUELAS A TRAVÉS DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA LA ELECCIÓN DE ESCUELAS EN CHILE

Las políticas educacionales buscan asignar recursos públicos al desarrollo de establecimientoseducacionales para lograr mejorar el aprendizaje de los niños. Dado que los recursos sonescasos, se debe focalizar su asignación en los grupos más necesitados.Actualmente, los colegios se clasifican por su dependencia administrativa y los alumnos porsu nivel socioeconómico. Esta separación unidimensional no representa adecuadamente larealidad.Los algoritmos de agrupamiento pueden ayudar a definir los programas educativos y susbeneficiarios. Se usaron algoritmos de X-Means modificados, logrando determinar cuatroclúster óptimos para cada entidad. Para los establecimientos los atributos más importantesson la dependencia y el nivel de copago que presentan. En el caso de los estudiantes losatributos más destacados dependerán del enfoque que se le dé, estos pueden ser por un ladoel género y el nivel socioeconómico o el tipo de colegio al que asisten y el nivel de copago.
 Educational policies seek to assign public resources to educational establishments for development,in order to improve children’s learning. Given that resources are limited, thedesignation should be focused on the most vulnerable groups.Currently, schools are classified by how they are supported financially and students by theirsocioeconomic level. This one- dimensional segregation does not represent reality accurately.Clustering algorithms may help define educational programs and their beneficiaries. UsingX-Means modified algorithms; four optimal clusters were identified for each entity. For educationalestablishment the most relevant attributes were financial capacity of the school, privateor public, and tuition expenses. For students attributes depend on the perspective, beingthe most relevant, gender and socioeconomic level or type of school and tuition.
DESIGN AND IMPLEMENTATION OF AN INERTIAL NAVIGATION SYSTEM USING KALMAN FILTER

La base de este proyecto es poder rastrear a una persona en un ambiente al aire libre. Para este propósito, se propone un sistema de navegación inercial y la factibilidad de implementación es estudiada. La estructura del INS propuesto se divide encuatro subsistemas: hardware, filtrado de señal, procesamiento de señal y software. En el contexto de esto proyecto, no se pueden usar referencias externas, como el GPS. Este proyecto se enfoca en el cálculo de posición y orientación. Primero, la señal de la aceleración bruta es filtrada por tres métodos diferentes: filtro de Kalman,“Noise filter" y filtro de Media Móvil Simple. Dando especial énfasis al filtro deKalman. Luego, la señal filtrada se integra mediante la regla trapezoidal. La posición obtenida presenta altas desviaciones llamadas “drift". Un filtro de paso lento ya propuesto se usa para disminuir el error acumulado que se obtiene a través de la integración, mejorando los resultados, pero no lo suficiente.Finalmente, la orientación se calcula implementando el filtro de Kalman, para poder restar la aceleración gravitacional y obtener la aceleración libre de gravedad. Los resultados resultan ser insatisfactorios. La aceleración y la velocidad angular se obtienen a través de Arduino UNO con unmicrocontrolador ATmega328p y el sensor de seis ejes, MPU6050. Una plataforma impresa 3D es utilizada solo para fines de prueba y un riel es posicionado en el suelo para poder comparar de manera objetiva los filtros usados.
 The basis of this project is to be able to track a person in an outdoor environment.For this purpose, an Inertial Navigation System is proposed and the feasibility of itsimplementation is studied. The structure of the proposed INS is divided in four subsystems:hardware, signal ltering, signal processing and software. In the context ofthis project no external references, as for example GPS, can be used.This project is focused on the position and orientation calculation. First, theraw acceleration signals are ltered by three dierent methods: Kalman lter, Noise lter and Simple Average Moving lter. Giving special emphasis to the Kalman lter. Next, the ltered signal is integrated by the trapezoidal rule. The position isobtain with great drift. An already proposed slow-pass lter is used to diminish theaccumulated error that it is obtained through the integration, improving the results,but not enough.Finally, the orientation is calculated implementing Kalman lter to be able tosubtract gravitational acceleration and to obtain gravity-free acceleration. Resultsturns out to be unsatisfactory.The acceleration and angular velocity is obtained through arduino UNO withan ATmega328p microcontroller and the six-axis sensor, MPU6050. A 3D printedplatform is used only for testing purposes and a rail is set up on the ground to beable to compare more objectively the lters used.
COMPRESIÓN DE TWEETS USANDO ALGORITMO DE HUFFMAN CON MODELOS PREDEFINIDOS

El aumento en el uso de redes sociales ha provocado que nueva información se genere de forma masiva día a día en Internet. Este hecho causa que los textos cortos como post en redes sociales, comentarios, tweets, discusiones, etc. sean cada vez más recurrentes y porconsecuencia requieren gran capacidad para su almacenamiento.Este trabajo de memoria tiene como finalidad el estudio del comportamiento de un compresorclásico aplicado en textos pequeños, proponiendo un método para que la tasa de compresiónen estos textos disminuya.Huffman es un algoritmo de compresión clásico que posee una tabla de frecuencias de símbolosque codifica y decodifica textos. Esta tabla al anexarla a textos cortos provoca que lacompresión no sea eficiente.La generalización de estas tablas de frecuencias se denominarán modelos predefinidos decompresión, que tienen como objetivo la extracción de dichas tablas de los archivos codificadosy con ello reducir las tasas de compresión en textos diminutos.
 The increase in the usage of social media networks has produced that new information startsto generate massively everyday on Internet. This fact causes that small texts like posts in socialmedia networks, posts, tweets, discussions, among others, are every time more recurrentand consequently, they need a great capacity for their storage.This work has as target the study of the behavior of a classic compressor applied in smalltexts, proposing one method in which the compression rate in this kind of texts decreases.Human is a classic compression algorithm that has a frequency table of symbols that encodesand decodes texts. This table inside of the small text produces inefficient compression.The generalization of this frequency tables will be denominated predefined models of compression,that have as objective the extraction of those tables from the encoded archives and,in that way, the decrease of the compression rate in small texts.
TÉCNICAS DE ADAPTACIÓN ENTRE DOMINIOS PARA APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

En términos muy generales, el problema de adaptación entre dominios consisteen diseñar técnicas que permitan utilizar datos de un determinado contexto o dominio(por ejemplo opiniones clasificadas en Amazon) para resolver un problema de aprendizajeen otro contexto o dominio (por ejemplo clasificar opiniones en una tienda deretail nacional). Estas técnicas son útiles en escenarios en que no se cuenta con unconjunto de datos suficientemente grande para aplicar con éxito un método de aprendizajeautomático o se desea mejorar los resultados actuales mediante conocimientoadquirido en problemas similares. En esta memoria se presenta un estudio de métodosrepresentativos del estado del arte actual con énfasis en el problema de clasificaciónde sentimiento, es decir el reconocimiento del estado emocional subyacente a un textocorto que representa la opinión de su autor con respecto a una cosa. Además, se presentauna comparación experimental de un conjunto de técnicas seleccionadas usandobenchmarks públicamente disponibles y también un dataset nuevo construido duranteuna práctica profesional en una empresa dedicada entre otras al análisis de sentimiento.Finalmente, se presentan conclusiones que, junto a los programas construidos durantela ejecución de este trabajo, constituyen una base para guiar investigaciones en el área.
 In general terms, the domain adaptation problem consists in designing techniquesthat allow to use data in a determined context or domain (for instance, opinions classifiedin Amazon) to solve a learning problem in another context or domain (for instance,classify opinions on a national retail store). These techniques are useful on scenarioson which there isn’t a group of data large enough to apply with success a machinelearning method or there’s a need to improve actual results through acquired knowledgeon similar problems. In this report, a study of the most representative methodsof the actual state of the art is presented with emphasis on the sentiment classificationproblem, that is to say the identification of the underlying emotional state of a shorttext that represents the opinion of its author with respect to a subject. Furthermore, itis presented an experimental comparison of a set of selected techniques using publiclyavailable benchmarks and also a new dataset built during an internship on an enterpriseengaged amongst other things to sentiment analysis. Finally, conclusions are presentedthat, together with software built during the making of this work, make a base to guidefurther research on the area.
RESÚMENES LINGÜÍSTICOS PARA RIEGO DE CULTIVOS

Esta memoria aborda el tema de resúmenes lingüísticos, teniendo como objetivo principalconstruir resúmenes para apoyar la toma de decisiones en casos reales de riego de cultivos.Para esto se emplea lógica difusa en datos temporales, obteniendo frases y luego párrafosque resumen el estado hídrico del campo y las prácticas de riego. En particular, se utilizaun “calificador temporal” para la creación de algunos tipos de frases, y se usan reglasdifusas if-then para inducir valores con los que no se cuentan. Finalmente, se cumple parcialmentecon criterios mínimos para la validación de las frases mediante la verificación delas Máximas de Grice.
 The subject matter of this thesis is Linguistic Summaries, and its main objective is to buildsummaries to help decision-making in real cases of crop irrigation. To achieve this, fuzzylogic is applied over temporary data, obtaining phrases and subsequently paragraphs thatsummarize the field’s hydric status and irrigation practices. In particular, a “temporal qualifier”is used for the creation of some types of phrases, and if-then fuzzy rules are applied toinduce unavailable values. Finally, minimum criteria for phrase validation are met partiallyby verifying them according to Grice’s Maxims.
ESTUDIO BASADO EN LA CONFIANZA GENERADA POR LOS SITIOS DE COMERCIO ELECTRÓNICOS CHILENOS

Los avances en la tecnología han llevado a las empresas a utilizar el internet como una nuevaplataforma en la que ofrecen sus productos y servicios. De lo anterior surge la necesidad deconsiderar la confianza del usuario y la credibilidad del sitio como elementos imprescindiblesfrente a la competencia, para que dicho usuario deje de ser un visitante y pase a ser un cliente.Tras décadas de investigación, la consultora Nielsen Normann ha logrado establecer unaserie de recomendaciones de diseño para portales electrónicos, agrupadas en categorías comodiseño visual y la experiencia en el sitio, información sobre la compañía y el producto,privacidad de datos del cliente, indicadores de credibilidad, precios y costos, inventario ydisponibilidad, rendimiento y errores, políticas de seguridad y de fraude y servicio al cliente.Usando una tabla de calificación de Alexa se obtuvieron los 22 sitios de comercio electrónicomás populares en Chile con el fin de medir el cumplimiento de las recomendaciones dediseño propuestas, separando las páginas en seis rubros comerciales: retail, transporte depasajeros, supermercados, electrónica, cines y construcción.Al comparar la relación entre las métricas de cumplimiento en recomendaciones de diseñofrente a la popularidad en dichos rubros, no fue posible establecer que se cumpliera unacorrelación para todos los casos. La aplicación de una prueba no paramétrica de Spearmancorroboró que a mayor popularidad, mayor el porcentaje de cumplimiento en las recomendacionesde diseño.
 The advances in technology have led companies to use the internet as a new platform to oertheir products and services. On the basis of the foregoing, the need to consider the confidencethat the user feels and the credibility of the site as essential element through the competition,so the user stops being a visitor and becomes a customer.After decades of research, the consultant Nielsen Normann has established a series of designrecommendations for websites, grouped into categories such as visual design and on-siteexperience, information about the company and the product, data privacy of the client, credibilityindicators, prices and costs, inventory and availability, performance and errors, securityand fraud policies and customer service. Using an Alexa rank, the 22 most popular electroniccommerce sites in Chile were obtained in order to measure compliance with the proposeddesign recommendations, separating the websites in six commercial areas: retail, passengertransport, supermarkets, electronics, cinemas and construction.When comparing the relationship between compliance metrics in design recommendationsversus popularity in those areas, it was not possible to establish a correlation for all cases. Theapplication of a non-parametric Spearman test corroborated that the higher the popularity, thehigher the compliance percentage in the design recommendations.
GENERACIÓN DE UN PLAN DE ACCIÓN PARA EL RECICLAJE DEL PRODUCTO PRIORITARIO CON MAYOR IMPACTO EN LA CIUDAD DE COYHAIQUE, EN EL MARCO DE LA LEY DE FOMENTO AL RECICLAJE

Ante la explotación irracional de los recursos naturales y materias primas del planeta, nace alrededor del año 1990 en la Unión Europea el concepto de Responsabilidad Extendida del Productor (REP), que plantea el redirigir la responsabilidad de la reutilización y reciclaje de residuos desde el consumidor hacia el productor. Lo anterior se realiza con el fin último de poder pasar de una economía lineal, donde todo es desechable, hacia una economía circular donde no existan los desechos y los residuos sean parte fundamental de los procesos productivos. Chile, que actualmente es un país en vías de desarrollo, demoró un tiempo más en poder reconocer este fenómeno de generación sostenida y sin control de residuos de todo tipo en su territorio, y fue durante Mayo de 2016 donde se promulgó la Ley de Fomento al Reciclaje o Ley 20.920, que dirime las responsabilidades tanto administrativas y financieras respecto de la generación y tratamiento de residuos en el territorio nacional. En el caso particular de Coyhaique, ciudad que se sitúa en la XI Región de Aysén, con un universo de 65.000 habitantes, no posee focos industriales en sus límites, por lo tanto la generación de residuos engloba directamente a los habitantes de la ciudad y su generación de RSM (Residuos Sólidos Municipales). La tasa de generación de RSM en Coyhaique tiene un valor de 1.17 (Kg/día/ habitante), de los cuales un 33 % tiene potencialidad de reciclaje. Sin embargo, estos residuos diariamente son enviados a su etapa de disposición final en rellenos sanitarios y/o vertederos. No obstante lo anterior, las alternativas de reutilización y reciclaje de residuos a nivel local en la ciudad son escasas y su nivel de accesibilidad es bajo. Esto genera que la búsqueda de alternativas que fomenten la recolección, reutilización y reciclaje de residuos, en este caso RSM, sea imperante y deba basarse en la situación base.Desde esta perspectiva, el objetivo principal de este trabajo es realizar un diagnóstico de la situación actual de la generación y tratamiento de residuos en la ciudad de Coyhaique, en el marco de la Ley de Fomento al Reciclaje y buscar una solución a la necesidad local respecto del tratamiento de residuos.
MODELO PREDICTIVO PARA LA RETENCIÓN DE ESTUDIANTES EN PRIMEROS AÑOS

Se crean modelos capaces de predecir la deserción de estudiantes de Ingeniería Civil de laUniversidad Técnica Federico Santa María en el primer y segundo año académico.Se utilizó la información de estudiantes referente al pre ingreso a la universidad, y la información académica del estudiante hasta el término del primer semestre.Los mejores modelos construidos se lograron con los algoritmos random forest, para la predicción de la deserción en el primer año académico y tgradient boosting para la predicciónde la deserción en el segundo año académico, con valores del 92,4%y 92,9%para la métricaF1 score respectivamente.
 Models are created to be capable of predicting the dropout of students of Civil Engineeringof Universidad Técnica Federico Santa María in the first and second academic year.It is used the information of students regarding to pre admission at the university and additionallythe academic information until the end of the first semester.The best constructed models were achieved with the random forest algorithm for classificationof the dropout in the first year, and with the gradient boosting algorithm for the dropoutin the second year, with a F1 score of 92,4% and 92,9% respectively.