Browsing by Author "Esteves Petrarca, Martín Olavo"

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    goClubber
    (Universidad ORT Uruguay, 2014) Alonso Rodríguez, Jorge Fabricio; Baccino Albornoz, Martín; Dosil Beledo, Ismael Matías; Esteves Petrarca, Martín Olavo; Hein Peri, Adrián; Bentancur Sosa, Rafael Ignacio; Feder Szafir, Mariel; Garbervetsky, Diego David
    goClubber es una plataforma interactiva para discotecas que brinda la capacidad de mejorar la interacción entre los organizadores y los asistentes que conforman un evento. La herramienta, a través de una aplicación móvil, permite interactuar, incidir en los servicios ofrecidos, conocer los beneficios brindados por el organizador y participar en la comunidad que se forma en cada evento. La información generada durante esas interacciones en la aplicación móvil es procesada por un servidor de aplicaciones. Las opiniones, gustos y acciones de los asistentes alimentan un repositorio de información que goClubber interpreta a través de una herramienta de Business Intelligence. Ésta tiene como objetivo que, una vez finalizado el evento, el organizador cuente con información que le ayude a enfocar mejor sus esfuerzos para brindarle al asistente una mejor experiencia. Se eligió Android como plataforma para la aplicación móvil, SpringMVC para el servidor, Pentaho para el análisis OLAP y la arquitectura RESTful para desarrollar la comunicación entre los servidores, la aplicación móvil y el sitio de gestión de eventos.
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    Investigación de Amazon SageMaker como plataforma de aprendizaje automático en la nube para moderación de opiniones en PedidosYa
    (Universidad ORT Uruguay, 2021) Alonso Rodríguez, Jorge Fabricio; Esteves Petrarca, Martín Olavo; Pisani Leal, Mikaela; Yovine, Sergio Fabián; Mayr Ojeda, Franz
    El presente trabajo final tiene como objetivo analizar el "framework" SageMaker provisto por Amazon para la automatización de proyectos de aprendizaje automático. Se describe un caso de negocio sobre la moderación de opiniones en PedidosYa, (plataforma de pedidos en línea líder en Latinoamérica), y modela la solución al caso como un problema de aprendizaje automático supervisado. La parte central del trabajo consiste en la investigación de Amazon SageMaker con un enfoque basado en la experimentación, donde se llevan adelante seis pruebas de concepto sobre las herramientas necesarias para la solución propuesta. Como resultado se logra una implementación que sirve de punto de partida para solucionar el problema planteado. Además, el trabajo de investigación permitió validar la utilidad de Amazon SageMaker para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático en organizaciones. Se concluye que Amazon SageMaker es una plataforma adecuada no solamente para resolver el caso de negocio descrito sino que es altamente recomendada para organizaciones que lleven adelante proyectos de aprendizaje automático donde la escala y el rendimiento son factores clave. Por último, se plantean dos líneas para continuar el trabajo realizado, la primera con el objetivo de llevar a PedidosYa la implementación alcanzada y la segunda con el objetivo de continuar el desarrollo profesional del equipo.