Modelo de Machine Learning para la eficiencia operativa del portafolio de productos y servicios del área de Cultura, Recreación y deporte de una Caja de Compensación en Colombia

Abstract

Diseño de un modelo de machine learning de optimización de tarifas del portafolio de productos y servicios, para mejorar la eficiencia operativa del área de Cultura, Recreación y Deporte de una Caja de Compensación familiar en Colombia. Se incluye la exposición de los objetivos de la iniciativa, su justificación, viabilidad, así como un marco teórico que respalda la estructura del modelo propuesto. Se aborda el proceso de creación del modelo y los resultados obtenidos, incluyendo un análisis del costo asociado a la implementación de esta iniciativa en la organización, Además, se describen los algoritmos utilizados en la solución.

Machine Learning model for product and service portfolio´s price optimization to improve the operational efficiency of the Recreation and Sports area of a Caja de Compensación in Colombia. The document includes the goals, justification, feasibility, as well as a theoretical framework that supports the structure of the proposed model.The process of creating the model and the results obtained are discussed, including an analysis of the costs associated with the implementation. In addition, algorithms used in the solution (Multiple Linear Regression Model, Random Forest, Gradient Vector Forest and Gradient Boosting) are described