Ruppu basa su servicio en herramientas de machine learning que ocupa las siguientes tecnologías: a) Algoritmos de Machine Learning: Cuando los estudiantes inician el proceso debemos segmentarlos antes de armar la ruta. Por ello, ocupamos algoritmos como K-Nearest Neighbors y Clasificadores bayesianos, principalmente. Luego, cuando el estudiante inicie su ruta de estudio usamos algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo como Procesos de Decisión de Markov y Proceso de recompensa Markov. Presentamos de manera general estos elementos en nuestro White Paper: https://www.ruppu.cl/whitepaper b) En relación a lo anterior, ocupamos TensorFlow: Esta biblioteca nos ayuda en la construcción de las redes neuronales de Ruppu. El propósito es ajustar el modelo matemático, para que sea capaz de generar predicciones de la tasa de aprendizaje de una ruta, dado un conjunto de variables de entrada, que en este caso es el compendio de características que definen a cada alumno (gustos, score en el test de diagóstico). c) DialogFLow: Es un motor de Lenguaje Natural para interacción Humano-Computadora que corre en Google Cloud Platform. En este servicio estamos desarrollando el chatbot denominado PLATOM, que tiene la facultad de responder preguntas sobre matemáticas y Comprensión lectora. c) Google Cloud Platform: Acá compilaremos y ejecutaremos la aplicación de Ruppu.