Beneficios de los modelos basados en algoritmos de machine learning para la predicción de concentraciones de PM2.5 en el Valle de Aburrá

RESUMEN: Esta monografía hace una revisión crítica de la utilización de algoritmos de machine learning para la predicción de concentraciones de contaminantes atmosféricos, identificando cuáles serían sus beneficios y limitaciones para la predicción de concentraciones de PM2.5 en el Valle de Aburrá....

Full description

Autores:

Vásquez Arenas, Juan Pablo

Tipo de recurso:

Tesis

Fecha de publicación:

2022

Institución:

Universidad de Antioquia

Repositorio:

Repositorio UdeA

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/29252

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/10495/29252

Palabra clave:

Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Machine learning
Redes neurales (computadores)
Neural networks (Computer science)
Calidad del aire
Air quality
Polución del aire
Air pollution
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_a2ef545f
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_228

Rights

openAccess

License

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/