Clasificación automática de correos electrónicos en la Mesa de Ayuda del Invierte.pe usando Modelos de lenguaje

Alumnos:
Grupo 3
1. Calderon Felix, Yan Franco
2. Cieza Delgado, Hilber Alexander
3. Hanco Mamani, William Milner
4. Parihuana Travesaño, Omar Eduardo
5. Talaverano Garcia, Julio Cesar

RESUMEN

El articulo presenta el desarrollo de un sistema de clasificación inteligente de correos electrónicos en la Mesa de Mesa de Ayuda de Ivierte.pe, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa y la reducción de tiempos de atención. El desarrollo se basa en técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y modelos de lenguaje grande LLM, aplicando el modelo Mistral -7B con ajuste de QLora y variantes de Bert.

Ver Dataset y material complementario:
https://unipe-my.sharepoint.com/:f:/g/p ... w?e=7yDhXr

Clasificación automática de correos electrónicos en la Mesa de Ayuda del Invierte.pe usando Modelos de lenguaje

Alumnos:
Grupo 3
1. Calderon Felix, Yan Franco
2. Cieza Delgado, Hilber Alexander
3. Hanco Mamani, William Milner
4. Parihuana Travesaño, Omar Eduardo
5. Talaverano Garcia, Julio Cesar

RESUMEN

El articulo presenta el desarrollo de un sistema de clasificación inteligente de correos electrónicos en la Mesa de Mesa de Ayuda de Ivierte.pe, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa y la reducción de tiempos de atención. El desarrollo se basa en técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y modelos de lenguaje grande LLM, aplicando el modelo Mistral -7B con ajuste de QLora y variantes de Bert.

Ver Dataset y material complementario:

https://unipe-my.sharepoint.com/:f:/g/p ... w?e=7yDhXr

Tema: Modelo de aprendizaje automático supervisado para predecir el precio de venta de un carro usado

Integrantes:
• Yan Franco Calderón Félix
• William Hanco
• Omar Parihuana
• Julio Talaverano
• Hilber Alexander Cieza Delgado

Resumen:
Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de machine learning para predecir el precio de venta de autos usados, tomando como referencia un dataset de autos usados con información de nombre de vehículo, año, precio, de venta, precio actual, kilometraje de recorrido, tipo de combustible, tipo de vendedor y tipo de transmisión. Dado los diferentes factores que implica la compraventa de un auto usado, es difícil determinar el precio de venta del auto usado. El objetivo es mediante un algoritmo de machine learning lograr un precio de venta más preciso, tomando en cuenta los diferentes factores.

Paper
Se adjunta documento con el paper en el formato indicado.

Tema: Modelo de aprendizaje automático supervisado para predecir el precio de venta de un carro usado

Integrantes:
• Yan Franco Calderón Félix
• William Hanco
• Omar Parihuana
• Julio Talaverano
• Hilber Alexander Cieza Delgado

Resumen:
Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de machine learning para predecir el precio de venta de autos usados, tomando como referencia un dataset de autos usados con información de nombre de vehículo, año, precio, de venta, precio actual, kilometraje de recorrido, tipo de combustible, tipo de vendedor y tipo de transmisión. Dado los diferentes factores que implica la compraventa de un auto usado, es difícil determinar el precio de venta del auto usado. El objetivo es mediante un algoritmo de machine learning lograr un precio de venta más preciso, tomando en cuenta los diferentes factores.
Paper
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