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Caso de estudio: Previsión Causal en Lyft: Un Enfoque Innovador para la Predicción y la Optimización de la Demanda en la Industria del Transporte y la Movilidad como Servicio, para una Experiencia de Usuario más Eficiente y Personalizada
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Caso de estudio: Previsión de algo que Nunca ha Ocurrido: Cómo Estimamos la Rentabilidad de Promociones Pasadas mediante Análisis Avanzado y Modelización para la Toma de Decisiones Informadas en el Negocio
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Caso de estudio: Previsión de Anomalías en la Refrigeración con PySpark y Datos de Sensores: Un Enfoque para la Detección Temprana de Problemas y la Optimización de la Eficiencia en la Industria de la Refrigeración y la Logística de la Cadena de Frío
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Caso de estudio: Previsión de Demanda Precisa: Cómo los Modelos de Redes Neuronales Profundas Ayudan a las Empresas de Comercio Electrónico a Optimizar sus Ventas y a Incrementar la Satisfacción del Cliente
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Caso de Estudio: Previsión de Demanda y Tiempos de Llegada Estimados (ETR) en Aeropuertos: Una Solución de Inteligencia Artificial para Optimizar la Planificación y la Gestión de la Demanda en la Industria Aeroportuaria
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Caso de estudio: Previsión de Mercado: Ventas y Demanda en Armonía – Cómo la Integración de Ambos Factores Ayuda a las Empresas a Tomar Decisiones Informadas y a Maximizar sus Resultados
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Caso de estudio: Previsión del Volumen de Pedidos en Grubhub a Gran Escala: Un Enfoque Estratégico para la Planificación y Optimización de la Demanda en la Industria de la Entrega de Comida
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Caso de estudio: Previsión del Volumen de Pedidos en Grubhub: Un Enfoque Innovador para la Optimización de la Cadena de Suministro y la Planificación de la Demanda
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Caso de Estudio: Priorizando Atributos de Viviendas según el Interés de los Huéspedes: Una Estrategia de Personalización para Aumentar la Satisfacción y la Lealtad en la Industria de la Hospitalidad y el Alquiler de Viviendas.
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Caso de estudio: Protección de Datos Automatizada a Gran Escala: Cómo la Inteligencia Artificial Ayuda a las Empresas a Garantizar la Seguridad y la Privacidad de sus Datos en un Entorno de Riesgo Constante
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Caso de estudio: Proyecto RADAR: Un Sistema de Detección Temprana de Fraudes Inteligente con Intervención Humana para la Protección y Seguridad de las Transacciones Empresariales
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Caso de Estudio: Puja de Palabras Clave de Extremo a Extremo para Anuncios de Búsqueda de Apple: Cómo Reemplazamos SQL con un Modelo de Aprendizaje Automático para Optimizar la Puja de Palabras Clave y Mejorar el Rendimiento de los Anuncios
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Caso de estudio: Recomendaciones de Artículos Personalizadas: Cómo el Aprendizaje Automático y la Retroalimentación de los Lectores Ayudan a Mejorar la Experiencia del Usuario y a Incrementar la Enganchada en los Contenidos
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Caso de estudio: Recomendaciones de Productos Combinados
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Caso de estudio: Recomendaciones en la Página de Inicio con un Equilibrio entre Explotación y Exploración: Un Enfoque Estratégico para la Optimización de la Experiencia del Cliente y la Maximización de la Conversión en un Entorno Dinámico
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