En la actualidad las grandes empresas abordan sus distintas problemáticas a través de la inteligencia artificial para resolverlos. La variedad de modelos de machine learning que pueden emplear es bastante amplia.
Existe una técnica para deducir una función a partir de datos de entrenamiento llamada aprendizaje supervisado. Dentro de esta técnica hay dos tipos de datos que pueden ser introducidos en el algoritmo:
- Clasificación: clasifican un objeto dentro de diversas clases. Por ejemplo, para determinar si un paciente está enfermo o si un correo electrónico es spam.
- Regresión: predicen un valor numérico. Sería el caso de los precios de una casa al escoger diferentes opciones o la demanda de ocupación de un hotel.
Este challenge pretende que a través de la técnica “aprendizaje supervisado” de tipo “regresión” armes un modelo que prediga el valor de venta de ciertos vehículos.
| Quedan: |  |
| Premio: | Prestigio |  |
| Dificultad: | Media |  |
| Participantes: | 13 |  |
| Organizador: | UTEC |  |
Una automotora está buscando mejorar sus ventas, para generar más ganancias en menor tiempo. Para esto necesita asignarle un precio adecuado a cada vehículo de acuerdo a sus características y así concretar sus ventas en el menor tiempo posible. La automotora cuenta con un histórico de vehículos vendidos, con sus respectivos precios y características que nos servirán para entrenar a nuestro modelo predictivo.
A su vez contamos con un dataset de vehículos con determinadas características que están para la venta, pero que aún no tienen un precio asignado.
El objetivo de este challenge es desarrollar un modelo que prediga el precio óptimo de los vehículos que están para la venta.
Para esto cada grupo/participante deberá enviar un archivo CSV con el siguiente formato:
En la pestaña “Mis soluciones” deberán cargar archivo formato “.zip” que contenga el CSV correspondiente.
Puedes participar de forma individual o en un equipo de hasta 3 integrantes.
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Ranking
| POSICIÓN | PARTICIPANTE / EQUIPO | TUTOR | PUNTAJE |
|---|---|---|---|
 | santiago-cuello | Sin tutor | 93 pts |
 | tiziano-torterolo | Sin tutor | 83 pts |
 | fernando-moreira | Sin tutor | 81 pts |
 | rodrigo-rodriguez | Sin tutor | 0 pts |
| bruno-silveira | Sin tutor | 0 pts |
| giani-carlevaro | 0 pts | |
| guillermo-rodriguez | 0 pts |
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