Data analytics for criminal behavior in large cities

Este proyecto se centra en el desarrollo de una aplicación web que utiliza el análisis de datos y modelos predictivos de Inteligencia Artificial para estimar la probabilidad de ocurrencia de crímenes en la ciudad de Chicago. Se han implementado dos modelos de Aprendizaje Automático: Random Forest y...

Full description

Autores:

Mendoza Acosta, Natalia Paola
Moreno Daza, Maycol José Yesid
Zuleta Morales, Samuel David

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:

2024

Institución:

Universidad del Norte

Repositorio:

Repositorio Uninorte

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11973

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/10584/11973

Palabra clave:

Predicción del crimen, Aprendizaje automático, Bosque Aleatorio, K-Vecinos más cercanos (KNN), Big Data, Azure Maps, Aplicación Web
Crime Prediction, Machine Learning, Random Forest, K-Nearest Neighbors (KNN), Big Data, Azure Maps, Web Application

Rights

License

Universidad del Norte