Aplicación del Modelo Lingüístico Difuso 2-Tuplas para Mejora de las Técnicas XAI: casos de uso en Fintech y Smart City
| dc.contributor.advisor | Carrasco González, Ramón Alberto | |
| dc.contributor.advisor | Sánchez-Montañés Isla, Manuye Antonio | |
| dc.contributor.author | Monje García, Leticia | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-16T16:02:58Z | |
| dc.date.available | 2026-02-16T16:02:58Z | |
| dc.date.defense | 2025-07-11 | |
| dc.date.issued | 2026-02-16 | |
| dc.description | Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Estudios Estadísticos, leída el 11/07/2025 | |
| dc.description.abstract | Las empresas se hallan inmersas en un continuo proceso de toma de decisiones diarias, abarcando una diversidad en cuanto a su alcance y magnitud. La capacidad de utilizar la información asequible, apoyada por la implementación de modelos de toma de decisiones, emerge como un camino hacia la elección de la solución más idónea frente a sus respectivos desafíos. El ámbito de la ciencia de datos ofrece la posibilidad de efectuar elecciones fundamentadas y precisas. Desde una perspectiva empresarial, las grandes bases de datos y el análisis de la clientela otorgan ventajas competitivas al proporcionar una comprensión detallada de sus patrones de comportamiento a través de diversas variables. A lo largo de este proceso de investigación, se ha llevado a cabo una exhaustiva labor de investigación dedicada a abordar diversos problemas aplicados a conjuntos de datos reales. Se han formulado y evaluado distintas metodologías, todas ellas orientadas a un propósito común: la mejora de la toma de decisiones por parte de la empresa... | |
| dc.description.abstract | Las empresas se hallan inmersas en un continuo proceso de toma de decisiones diarias, abarcando una diversidad en cuanto a su alcance y magnitud. La capacidad de utilizar la información asequible, apoyada por la implementación de modelos de toma de decisiones, emerge como un camino hacia la elección de la solución más idónea frente a sus respectivos desafíos. El ámbito de la ciencia de datos ofrece la posibilidad de efectuar elecciones fundamentadas y precisas. Desde una perspectiva empresarial, las grandes bases de datos y el análisis de la clientela otorgan ventajas competitivas al proporcionar una comprensión detallada de sus patrones de comportamiento a través de diversas variables. A lo largo de este proceso de investigación, se ha llevado a cabo una exhaustiva labor de investigación dedicada a abordar diversos problemas aplicados a conjuntos de datos reales. Se han formulado y evaluado distintas metodologías, todas ellas orientadas a un propósito común: la mejora de la toma de decisiones por parte de la empresa... | |
| dc.description.faculty | Fac. de Estudios Estadísticos | |
| dc.description.refereed | TRUE | |
| dc.description.status | unpub | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14352/132439 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.page.total | 165 | |
| dc.publication.place | Madrid | |
| dc.publisher | Universidad Complutense de Madrid | |
| dc.rights.accessRights | open access | |
| dc.subject.cdu | 004.6(043.2) | |
| dc.subject.ucm | Estadística | |
| dc.subject.unesco | 1209.03 Análisis de Datos | |
| dc.title | Aplicación del Modelo Lingüístico Difuso 2-Tuplas para Mejora de las Técnicas XAI: casos de uso en Fintech y Smart City | |
| dc.type | doctoral thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isAdvisorOfPublication | 658b3e73-df89-4013-b006-45ea9db05e25 | |
| relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery | 658b3e73-df89-4013-b006-45ea9db05e25 |
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