Implementación de un sistema intérprete de la experiencia del cliente en tiempo real bajo plataformas escalables de redes neuronales y aprendizaje profundo

Jaime Villar Ortega, Euclides Samaniego González

Resumen


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.

Palabras clave


Redes neuronales; visión por computadora; intérprete; tiempo real

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