Examinando por Autor "Peña Palacio, Juan Alejandro"
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Publicación Acceso abierto Análisis del impacto del marketing digital en el engagement de Monte Rojo(Universidad EIA, 2020) Arango Ocampo, María José; Martínez Gómez, María Camila; Peña Palacio, Juan AlejandroRESUMEN: En el presente trabajo se realiza un estudio sobre el impacto del marketing digital en el engagement de la marca Monte Rojo y en la interacción que genera con su público objetivo en las redes sociales. Esta investigación se lleva a cabo debido a la creciente necesidad de las empresas de crear estrategias eficientes al momento de generar recordación de marca, para lo cual buscan transmitir correctamente su identidad por medio de la publicidad. Por lo tanto, a través de este trabajo se desea evaluar cómo los distintos factores que intervienen en la composición de las piezas publicitarias de una compañía pueden influir en las emociones de los usuarios al observarlas y en su interacción con las publicaciones. Para esto, se utilizan dos métodos de recolección de datos; el primero corresponde a una encuesta a través de la cual se busca evaluar lo que los consumidores perciben de forma consciente en la publicidad de Monte Rojo; el segundo es a través de la captura de las señales electroencefalográficas generadas al exponer a tres individuos a las piezas publicitarias de la marca, capturas que son realizadas por medio de una interfaz cerebro-computadora (BCI) comúnmente utilizada para estudios de neuromarketing. Para el procesamiento de las señales electroencefalográficas se utilizan dos modelos neuronales que permiten comprimir la información y simplificar el análisis de datos; en dicho análisis se comparan los resultados arrojados por las encuestas y los resultados arrojados por los modelos neuronales bajo un marco teórico de la psicología del color y su efecto en la publicidad. La investigación realizada identificó las emociones que generan las distintas imágenes publicitarias y las características que las hacen más propensas a tener una buena interacción con los usuarios de las redes sociales, arrojando como resultado que las imágenes con colores amarillo y rojo generan emociones intensas que llevan al usuario a la acción.Publicación Acceso abierto Constructing operational risk matrices from organizational business processes using a fuzzy ahp method(Universidad EIA, 2019) Solís Toro, Camila; Peña Palacio, Juan AlejandroLa globalización y el avance de la tecnología ha hecho que las organizaciones financieras principalmente y en general todas las entidades estén interconectadas entre sí a través de sistemas tecnológicos que facilitan la comunicación con los clientes, los proveedores, el mercado; con todos los grupos de interés. De manera que a media que pasa el tiempo los sistemas evolucionan y se vuelven más complejos, haciendo a las organizaciones más vulnerables a los ciberriesgos y generando un sin fin número de retos de gestión. Gracias a la incertidumbre con la que se dan los ciberriesgos, las entidades financieras han optado por la contratación de seguros que les permitan cubrirse ante ellos; sin embargo, la estimación del valor en riesgo (VaR) que indica el valor que las pólizas deben cubrir por ciberriesgo sigue siendo todo un desafío, como se explica en el marco de referencia de este trabajo (McNeil, Frey, & Embrechts, 2015). De modo que en este trabajo de grado se propone un modelo AHP neuronal borroso, para el cálculo del VaR derivado de actividades de ciberseguirdad en una entidad financiera, integrando en un solo modelo, no solo el criterio de expertos, sino una serie de matrices borrosas de gestión e impacto. Finalmente, dando como resultado el efecto que tienen diferentes niveles (ninguno, débil, medio y fuerte) de gestión sobre el VaR para el ciberriesgo en una entidad financiera.Publicación Sólo datos Control de iluminación en oficinas basado en redes neuronales artificiales(Universidad EIA, 2013) Henao Rueda, Esteban; Peña Palacio, Juan AlejandroThis project is focused in the design of a Lighting Control, using Artificial Neural Networks, it means, to implement a system capable of learning by itself based on the study of behavior patrons of the users activities; starting with a data mining process, followed by training and the system learning for implementing a controller that allows to see the system performance.Publicación Acceso abierto Identificación de patrones emocionales a partir de la actividad bioeléctrica cerebral ante una publicidad audiovisual(Universidad EIA, 2015) Gómez Sierra, Valentina; Jaramillo Puerta, Eliana; Peña Palacio, Juan AlejandroEntendiendo al consumidor como el ente fundamental de una organización y el elemento base en la creación de un plan de acción, determinar y conocer claramente lo que siente cuando está expuesto a un estímulo publicitario, permite crear estrategias de mercadeo alineadas con las necesidades del cliente, que sean sistemáticas, objetivas y coherentes para orientar correctamente el horizonte de una organización. Ésta investigación tiene como propósito clasificar patrones emocionales en cuatro emociones: ira, tristeza, alegría y miedo, obtenidos a partir de la medición de señales bioeléctricas en los consumidores al estar expuestos a una publicidad audiovisual, mediante la elaboración de máquinas de vector soporte, que luego de un proceso de aprendizaje y validación, sean capaces de diferenciar dichas emociones. Para encontrar alternativas de solución a los problemas planteados anteriormente, se recurre a la elaboración de redes neuronales que se entrenan con las señales recolectadas al exponer a un grupo de consumidores a datos obtenidos de un banco de imágenes certificadas en la generación de dichas emociones. Posteriormente se les presenta un video con cuatro comerciales, previamente analizados, buscando despertar las emociones de interés para la investigación. En la siguiente etapa se hace el tratamiento de los datos obtenidos de las imágenes y el video de los comerciales, siendo esta información el recurso base para el aprendizaje del modelo y posterior validación del mismo, de forma intramuestral y extramuestral, es decir, tanto los resultados del porcentaje de aprendizaje y error del modelo internamente como la confrontación con las encuestas inicialmente diligenciadas por los consumidores. Como resultado final, se obtuvo la clasificación intramuestral exitosa a través de la elaboración MVS utilizando modelos como franjas logísticas, logística trasladada, conjuntos borrosos de asociación, Self Management Organaizing y modelos estocásticos, que lograron hacer diferenciables los patrones de cada emoción y realizar procesos feedfoward y back propagation satisfactorios con correlaciones mayores al 0,9 y errores cercanos a cero. Lo anterior permite a una organización realizar investigaciones más profundas de sus consumidores, con carácter cuantitativo y eliminando la subjetividad de las mismas, para satisfacer de forma más precisa y eficiente las necesidades del cliente. Es así como los modelos basados en inteligencia computacional y el uso de herramientas en el campo de la neurociencia, orientan los planes y acciones de una empresa y permiten, a través de los métodos propuestos, aumentar la efectividad de las estrategias de mercadeo, mejorando aspectos críticos como la subjetividad, el tiempo y el dinero.Publicación Acceso abierto Identificación y control de sistemas dinámicos no lineales y caóticos(Universidad EIA, 2013) Cardona Delgado, David Andrés; Peña Palacio, Juan AlejandroEl proyecto consiste en la identificación de señales caóticas generadas por las ecuaciones de comportamiento del circuito de Chua, conocido por sus características, las cuales son: su facilidad de montaje lo que lo hace un circuito muy interesante para el estudio del caos. La versatilidad de la respuesta de los amplificadores en el caso de una función no lineal está manifiestada en la fácil construcción del diodo de Chua. La teoría de sistemas no lineales es pieza clave para la instrumentación física, debido a las características de los métodos y dispositivos utilizados en ésta.Publicación Sólo datos Modelo cognitivo borroso para la caracterización de la percepción de la publicidad corporativa de Suramericana de Seguros S.A. en términos de patrones emocionales y atributos de marca(Universidad EIA, 2019) Henao Ocampo, Angélica María; Panesso Restrepo, Carolina; Peña Palacio, Juan AlejandroLa evaluación de la percepción de marca a través de publicidad corporativa es actualmente todo un reto para las compañías, pues estas generalmente utilizan métodos tradicionales del mercadeo donde su efectividad depende de la capacidad y voluntad de las personas para interpretar y detallar su nivel de involucramiento y afinidad frente a la información a la que están expuestas. Esto ocasiona que las organizaciones cuenten con evaluaciones sesgadas y limitadas que dificultan la ejecución de estrategias de mercadeo que le apunten a que la percepción de marca de sus clientes sea acorde con la estrategia comunicativa de la entidad en un momento dado. Por consiguiente, caracterizar la percepción de marca de una entidad a través de pautas corporativas, haciendo uso de métodos no tradicionales del mercadeo basados en los principios de la inteligencia computacional, se convierte en una herramienta innovadora para las organizaciones dado que facilita la creación de estrategias de comunicación más acertadas y objetivas de acuerdo a lo que realmente perciben los consumidores. De esta manera, la presente investigación se fundamenta en el diseño y desarrollo de un modelo cognitivo borroso para la caracterización de la percepción de marca de una muestra de individuos, al estos estar expuestos a dos pautas publicitarias de una compañía aseguradora –una de carácter informativo y otra emocional-, con base a las emociones y los atributos de marca percibidos, haciendo uso de métodos cuantitativos como redes neuronales y lógica borrosa, y cualitativos como encuestas, con el fin último de evaluar la percepción de marca de una forma más objetiva e integral. Para el entrenamiento del modelo se tuvieron en cuenta las señales EEG provenientes de la actividad bioeléctrica cerebral de 4 expertos al estar expuestos a estímulos visuales representativos tanto de emociones -alegría, tristeza, miedo e ira- como de atributos de marca -confianza, experta, cercana, dinámica y latinoamérica-; para la validación del mismo, se tuvieron en cuenta las señales EEG de una muestra de individuos -hombres y mujeres entre 18 y 25 años-, expuestos a una publicidad corporativa audiovisual. Seguidamente, se diseñó un autoencoder útil para la reducción e identificación de las características más importantes de cada conjunto de señales; y posteriormente, se diseñaron diferentes redes neuronales de aprendizaje profundo que sirvieron como base para el aprendizaje del modelo teniendo en cuenta las señales provenientes de los expertos, lo cual arrojó unos pesos útiles para el reconocimiento efectivo de patrones emocionales y atributos de marca en pautas corporativas. Por último, teniendo en cuenta dichos pesos y las señales provenientes de los individuos de la muestra, se implementó el modelo cognitivo que generó efectividades mayores al 90% en la clasificación de patrones emocionales y del 82% en la clasificación de atributos de marca, y se elaboró a continuación un mapa borroso por individuo que permitió caracterizar la percepción de marca de cada uno de estos de manera exitosa; así mismo, al comparar dichos resultados con los arrojados por las encuestas, se encontraron relaciones frente a lo que los individuos expresaron haber percibido y lo arrojado por el modelo, aunque también hubo casos en donde los resultados divergían dada la subjetividad implícita en las encuestas y en los insumos de entrada utilizados por el modelo.Publicación Acceso abierto Modelo de activación cerebral para la identificación de sensaciones en publicidad audiovisual a partir de la construcción de patrones audiovisuales emocionales(Universidad EIA, 2017) Ruiz Cañas, Lorena; Maturana Cordoba, Miryam Alejandra; Peña Palacio, Juan AlejandroEn la actualidad el análisis de los resultados de la publicidad y el mercadeo se hace de manera cualitativa en términos de la experiencia de un analista de mercadeo, generando así poca certeza e incertidumbre de la efectividad de que las sensaciones y el mensaje emitido se logren conectar con la idea que el emisor quiere transmitir. Para esto, el mercadeo ha estudiado el comportamiento del consumidor cuando está expuesto a diferentes estímulos publicitarios, con el fin de alinear el mensaje que se quiere transmitir con lo que este realmente percibe. El principal objetivo de este trabajo es la creación de un modelo que permita la caracterización de publicidad audiovisual teniendo en cuenta cuatro emociones básicas: alegría, miedo, ira y tristeza. Para esta caracterización, se obtendrán una serie de patrones emocionales por medio de dos pruebas piloto con un grupo de 7 siete Personas por cada prueba, lo que permitirá tanto la configuración de los modelos por l aprendizaje y por otra parte permitirá la validación del mismo. Los comerciales usados en la primera prueba fueron clasificados en investigaciones previas realizadas por el grupo de investigación GIICA (Grupo de Investigación en Inteligencia Computacional y Automática), mientras que los comerciales para la prueba de validación fueron previamente clasificados por un grupo de expertos en mercadeo y áreas afines. Posteriormente se realizó la captura de las señales electroencefalografías (EEG) por medio de la prueba con el Emotiv-EPOC, recolectando en esta los datos que serían usados para la creación de los modelos. A estos datos se les hizo un tratamiento que consiste en la separación según la emoción que representa, a través de la obtención de las métricas por cada electrodo Media, Varianza, simetría y Curtosis. Luego del tratamiento de los datos, se procedió con la configuración por adaptación y aprendizaje especializado de los modelos para cada una de las emociones, para esto se usaron los modelos Madaline y Logístico y se crearon 4 máquinas de vector soporte para cada uno. Como resultado en la etapa de aprendizaje se encontró que el modelo que arrojo el mejor error de aprendizaje fue el Madaline. Por otra parte en la etapa de validación, se encontró que las emociones alegría y tristeza se ajustan mejor al Modelo Logístico, mientras la ira al modelo Madaline y el miedo fue la emoción que no se logró caracterizar. Los resultados arrojados por los modelos, permitirán a las empresas la creación de publicidad audiovisual que garantice un mayor engagement y efectividad con los segmentos publicitarios con los que quiere impactar.Publicación Acceso abierto Modelo de procesos jerárquicos para estimar el índice de cartera vencida en una entidad financiera para créditos de PyMEs y micro PyMEs en Colombia(Universidad EIA, 2018) Franco Congote, Natalia; Pérez Arboleda, Sara; Peña Palacio, Juan AlejandroActualmente, las entidades financieras no cuentan con buenos modelos de otorgamiento y no usan las variables adecuadas para otorgar créditos a las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) (Banco Mundial , 2008), razón por la cual las entidades financieras deben asumir el costo que les genera que estas caigan en default. En este trabajo se construyó un modelo de otorgamiento de crédito por procesos jerárquicos para PyMEs, para lo cual se hizo necesario encontrar las variables socioeconómicas que realmente tienen un impacto a la hora de calificar a una PyMEs. El modelo tiene como fin calcular la probabilidad que tiene una PyMEs de caer en default luego de que una entidad financiera le ha otorgado un crédito. Para esto, se consultó en diferentes documentos de la superintendencia financiera para realizar la caracterización de las variables, después, con el apoyo de una base de datos de la entidad financiera Bancolombia se determinaron las variables cualitativas y cuantitativas pertinentes para este trabajo. A partir de lo anterior se realizó el diseño de un modelo AHP del cual sus resultados se comparan con un modelo logístico permitiendo la estimación del índice de cartera vencida. Finalmente, se realizó la validación del modelo a partir de una serie de pruebas que permitieron evaluar la estabilidad del sistema ante una serie de créditos patrón. Como resultado final, después de la comparación de los modelos AHP y logístico, se determinó que el modelo óptimo para la estimación de la probabilidad de impago e índice de cartera vencida de una PyMEs o Micro PyMEs es el AHP, este modelo indicó ser más eficaz a la hora de entregar el puntaje y la probabilidad de impago de una empresa, ya que su construcción se basa en criterios objetivos de expertos y una caracterización de variables previa.Publicación Acceso abierto Modelo Deep Learning para la estimación del potencial exportador de productos no minero-energéticos en Colombia(Universidad EIA, 2020) Molina Agudelo, Santiago; Villegas Ramirez, Juanita; Peña Palacio, Juan AlejandroRESUMEN: En un mundo globalizado, en el cual los mercados son cada vez más abiertos y con fácil acceso, es necesario que las empresas expandan sus horizontes y encuentren más clientes potenciales en otros lugares diferentes al lugar de origen, de esta manera las organizaciones adquieren valor y posicionamiento, volviéndose más competitivas frente a todas las empresas existentes del mismo sector tanto en territorio nacional como internacional. Para el análisis de exportaciones existen estudios de mercados manuales, los cuales son un proceso complejo y poco ágil, debido a la exhaustiva información que se necesita obtener. En este trabajo se desea desarrollar un modelo Deep Learning que estime el potencial exportador de productos no minero energéticos en Colombia. Por medio de recolección de información en diferentes bases de datos que brindan las instituciones internacionales y nacionales, como Procolombia, la Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales (DIAN), el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) o el Banco Mundial , se realiza una selección de las características necesarias para encontrar la mejor afinidad entre la relación producto – mercado y por medio dicho modelo con ayuda del software R-Studio, automatizar el proceso de inteligencia de mercado. Por tal motivo, en este trabajo se logró encontrar mediante una plataforma matricial y el método de Redes Neuronales Artificiales (RNA) un modelo que ayuda a los profesionales en negocios internacionales o encargados de exportaciones de las empresas a realizar la inteligencia de mercados de una manera fácil y rápida, ya que puede pronosticar la relación producto - mercado óptima para la exportación de productos no minero-energéticos de Colombia.Publicación Acceso abierto Modelo neuronal borroso para evaluar el nivel de influencia de los infantes sobre las decisiones de compra de sus padres(Universidad EIA, 2018) Giraldo Cataño, Daniela; Soto Arbeláez, Mariana; Peña Palacio, Juan Alejandro; Universidad EIATeniendo presente los cambios que ha sufrido el entorno y la estructura familiar, es posible evidenciar que el infante se ha convertido en un miembro clave al interior de la misma y, por consiguiente, está asumiendo un rol determinante en las decisiones relacionadas con el núcleo familiar. Este se está involucrando, directa o indirectamente, en las diferentes disyuntivas a las que se encuentra expuesta su familia, evidenciando ello la relevancia que adquiere el infante como objeto de estudio respecto al proceso de toma de decisiones de compra. Así, el objetivo del presente trabajo es evaluar la incidencia de los infantes sobre la decisión de compra de sus padres en los alimentos a través de un modelo neuronal borroso. En primera instancia, se identificaron, mediante revisión bibliográfica, las veintitrés variables que conformaron el modelo para, posteriormente, efectuar su respectiva caracterización, incluyendo ello su definición y el establecimiento de su respectiva escala de acuerdo con la influencia que ejercía en la variable de salida. A partir de la información obtenida se procedió a desarrollar un modelo neuronal borroso que a través de variables lingüísticas determinó el nivel de influencia que ejerce cada una de los conceptos en dicha dinámica. Este se constituyó de dos fases, la primera de ellas evaluó de manera independiente al infante, padre y producto, debiéndose señalar que estos dos últimos presentaron ciertas inconsistencias que se deben revisar en estudios posteriores. Y, finalmente, se debe rescatar que a la segunda etapa del modelo confluyen las variables de salida de la primera fase, evidenciando coherencia en su proceder respecto al cálculo del nivel o posibilidad de influencia. Asimismo, se consideró pertinente establecer un caso de estudio por modelo que vislumbró el comportamiento de cada uno de estos a lo largo de las iteraciones planteadas.Publicación Acceso abierto Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables(Universidad EIA, 2018) Duque Ochoa, Marcela; Marín González, Juan Francisco; Peña Palacio, Juan Alejandro; Universidad EIAAnte la complejidad y la cantidad de variables que se pueden presentar en la evaluación financiera de un proyecto, es indispensable caracterizar cada una de dichas variables y entender cómo estas pueden afectar por su variación las diferentes herramientas de evaluación financiera, tales como el VPN o la TIR. Este trabajo de grado pretende desarrollar un modelo neuro-borroso que permita estimar el valor de la TIR y la probabilidad de ocurrencia del valor anteriormente estimado en proyectos de inversión considerando tasas variables. Para esto se diseñará un sistema de inferencia neuro-difuso (ANFIS) que permita caracterizar y agrupar las tasas variables propias de un proyecto de inversión en diferentes conjuntos según su pertenencia a estos, para así, en función de dichas tasas realizar el respectivo proceso de aprendizaje con el propósito de predecir la TIR asociada a dicha combinación de variables. Posteriormente, se modificará la red neuronal diseñada utilizando modelos Logit que permitan calcular la probabilidad de ocurrencia para el valor asociado a la TIR. Finalmente, el modelo propuesto permitirá diseñar un conjunto de reglas en función de las tasas del proyecto que permitan caracterizar la TIR, considerando la magnitud esperada y la probabilidad de ocurrencia asociada a dicho valor. De este modo se tendrá un modelo que permitirá a los interesados evaluar financieramente proyectos de inversión considerando el dinamismo de todos los diferentes elementos que pudiesen estar asociados a tales proyectos.Publicación Acceso abierto Modelo para determinar el estado cognitivo en pacientes comatosos mediante el registro de la actividad bioeléctrica cerebral(Universidad EIA, 2013) Cardona Murillo, Alejandro; Velásquez Rendón, Esteban; Peña Palacio, Juan AlejandroWe propose the development of a computational model that aims to infer the cognitive state of patients in any derived state of coma using the bioelectrical brain activity registry.Publicación Acceso abierto Modelo para la predicción de la radiación solar a partir de redes neuronales artificiales(Universidad EIA, 2013) González Rodríguez, Andrés Felipe; Peña Palacio, Juan AlejandroThe estimation of the climatic change that occurs in a particular place has always been an important factor for doing outdoor activities. Different methods have been developed to predict future values of climatic variables which can provide information to people and companies, allowing them to organize their activities. The solar radiation is one of these climatic variables and it has become fundamental in multiple circumstances, especially in photovoltaic centers. The project’s goal is to give an approximated value of the solar radiation that impacts the solar vehicles of the World Solar Challenge 2013 in five locations close to the road where the competition occurs; for this to be carried out, a model based in neural networks is analyzed and developed. It also seeks to find the value of the solar radiation at intermediate points of the five mentioned before using space radial functions.Publicación Acceso abierto Modelo vectorial como apoyo a la compra y venta de acciones del mercado de la bolsa de valores de Colombia(Universidad EIA, 2015) Gómez Sánchez, Felipe; Vélez Penago, Juan Miguel; Peña Palacio, Juan AlejandroEn este trabajo se presenta una solución de apoyo en la decisión de compra o venta para aquellas personas que tienen o administran inversiones en el mercado de renta variable de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC), sin embargo se realizó un enfoque especial en la acción de una de las compañías más líquidas de este mercado, la de Ecopetrol. La solución consiste en un modelo basado en cuatro indicadores financieros, los cuales se seleccionaron gracias a una encuesta realizada a expertos. Los indicadores seleccionados fueron las bandas de Bollinger, el MACD (Convergencia/Divergencia del Promedio Móvil), el RSI (Índice de Fuerza relativa) y el oscilador estocástico. Dicho cuestionario fue útil no solo para encontrar la mejor combinación de indicadores, sino también para verificar la validez de un modelo que se basaría únicamente en un análisis técnico. A medida que se cierra la acción dentro de una cierta periodicidad preestablecida, el modelo toma el valor a través de la plataforma Bloomberg en tiempo real y calcula un pronóstico del próximo precio a través de una red neuronal además del valor de los cuatro indicadores, para posteriormente tomar una posición de venta, compra o neutra frente a la tendencia identificada por medio de los indicadores implementados. Adicionalmente se utilizaron dos tipos de redes neuronales; máquina de vector soporte y ART (Adaptative Resonance Theory) como apoyo y validación en la decisión final que sugiere el modelo. Se implementó un administrador de portafolio digital que funciona a través de una estrategia de negociación que es definida por un analista o el inversionista de acuerdo con el comportamiento de cada acción, sin embargo el modelo por defecto tiene implementada la estrategia usada para la acción de Ecopetrol. Esta sección simula la inversión de acuerdo con un monto inicial de capital y va calculando la rentabilidad en cada periodo de tiempo teniendo en cuenta los costos de comisión, la rentabilidad del dinero que se tiene en efectivo y unos niveles de stoploss. Los resultados obtenidos fueron validados a través de Matlab para analizar los niveles medios en los cuales el modelo aconsejó tener en cada posición de negociación. Se utilizaron las distribuciones de los precios en los cuales se habrían cerrado ventas y compras y se compararon con la distribución de todos los precios del activo. En la mayoría de los casos se obtuvo que la distribución con la menor media era la de compra, seguida por la media del precio que tuvo la acción y por último, el valor de la mayor media era el de la venta.Publicación Acceso abierto Neuromarketing como herramienta para el Brand perception direccionado a los sentimientos.(Universidad EIA, 2020) Naranjo Méndez, Manuela; Peña Palacio, Juan AlejandroRESUMEN: El mercadeo que desarrollan las empresas debe estar alineado con la mente de los consumidores pues esta responde directamente a características que ocasionan diferentes emociones en las personas. Dicho análisis tiene una aplicación muy general que le permite no solo a empresas interesadas en vender productos y servicios llegar más fácil a la mente de los clientes, sino a empresas que desean potenciar su consumo o incluso desarrollar conductas deseadas para beneficios mutuos. De acuerdo con lo anterior se pretende dar respuesta a la siguiente pregunta ¿Pueden las empresas utilizar el neuromarketing para llevarnos a actuar de forma involuntaria o a tomar decisiones de manera inconsciente? Muchas de las personas e incluso las organizaciones no saben cómo responder ante las emociones de los individuos que en la mayoría de los casos son generados por la misma marca a causa la atención brindada por los usuarios según diferentes características publicitarias. Es aquí donde radica la importancia del análisis de las emociones generadas a estos estímulos y poder determinar cuáles tienden a generar reacciones positivas y cuales negativas para así aprovechar de una forma más eficiente el marketing. Para esto, por medio de información secundaria, se realizarán revisiones que permitan entender los conceptos y su aplicabilidad. Mediante la información recolectada previamente y datos obtenidos a través de información primaria, se determinará por medio de una matriz de comparación cuales son las emociones más captadas. Además de la información ya investigada, se realizará una recolección de datos por medio de publicaciones específicas de las redes sociales. Con ayuda de la herramienta R-Studio se realizará un análisis basado en los datos previamente recolectados para obtener resultados que permitan informar sobre el alcance emocional que el método está generando y la respuesta que estas emociones conllevan para la percepción de la marca por medio del neuromarketing.Publicación Sólo datos Reconocimiento de tejidos en imágenes obtenidas por tomografía computarizada a través de redes neuronales(Universidad EIA, 2013) Santa Moreno, Jorge Leonardo; Peña Palacio, Juan AlejandroBecause the process of identification of tissues in computed tomography images obtained, are performed manually, this paper presents the design of a neural network algorithm that can identify different types of tissues present in such images, making a previous training in the reconnaissance of the tissue of interest, in order to improve the planning of the size and deployment of intravascular devices, trying to optimize the planning time for surgery and reduce some of the risks that may arise.Publicación Acceso abierto Sistema Inteligente Para Detección De Intrusos En Redes Informáticas Sidiri(Universidad EIA, 2008) Arroyave Molina, Juan David; Steven Herrera, Jonathan; Vásquez González, Román Esteban; Santander Peláez, Manuel Humberto; Peña Palacio, Juan Alejandro; González, TatianaResumen:El trabajo de grado Sistema Inteligente para Detección de Intrusos en Redes Informáticas, SIDIRI cuenta con una introducción a las tres líneas de conocimiento que concurren en la investigación: las redes, la detección de intrusos y los sistemas inteligentes, enfocándose en aspectos concretos que tienen una relación directa con el trabajo de grado expuesto. Cuenta también con la elaboración de un estado del arte sobre trabajos realizados anteriormente en el campo de la detección de intrusos basados en sistemas inteligentes, con el fin de aprender de los enfoques que se han dado al problema y los planteamientos de solución que han surgido de los mismos. Posteriormente se plantea el desarrollo un modelo propio enfocado en la detección de intrusos en redes Ethernet usando como identificador un sistema inteligente, la red neuronal artificial ART, cuyas características permiten la diferenciación de conexiones de red normales de aquellos cuyo comportamiento sugiere un ataque informático. Una vez determinado un modelo cuyas características satisfagan las necesidades descritas anteriormente se describe la elaboración de un prototipo funcional para medir la efectividad de dicho modelo en un ambiente simulado y los datos obtenidos mediante pruebas del prototipo se utilizan para determinar qué factores determinan la efectividad y la utilidad del modelo propuesto. Posteriormente se plantean futuras modificaciones que permitan al modelo lograr resultados más efectivos y detallados, así como también configuraciones del software y hardware que permitan mejorar su rendimiento.
