Implementación de un sistema intérprete de la experiencia del cliente en tiempo real bajo plataformas escalables de redes neuronales y aprendizaje profundo
En este trabajo se implementa un sistema con la capacidad de interpretar en cierta medida los estados de satisfacción y el ánimo del cliente, tomando datos generados por una interfaz de visión por computadora integrada en una aplicación móvil y registrada en una base de datos para luego ser cargados...
| Autores principales: | , |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Tecnológica de Panamá
2017
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| Acceso en línea: | https://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/1706 |
| Sumario: | En este trabajo se implementa un sistema con la capacidad de interpretar en cierta medida los estados de satisfacción y el ánimo del cliente, tomando datos generados por una interfaz de visión por computadora integrada en una aplicación móvil y registrada en una base de datos para luego ser cargados y desplegados en tiempo real por una plataforma web. Se tiene como objetivo implementar este sistema intérprete empleando plataformas escalables y accesibles de redes neuronales y aprendizaje profundo. Así como también de analizar los sistemas actuales para medir la satisfacción de clientes, sus ventajas y desventajas. De esta manera demostrar como este proyecto podría funcionar como complemento a las metodologías actuales usadas para determinar la satisfacción de los clientes. |
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