Determinación de características constructivas de un predio mediante el análisis de fachada por medio de una red neuronal artificial para una UPZ de Bogotá

El desarrollo de la inteligencia artificial y las herramientas que esta propone ha significado un gran avance en el avance de nuevas metodologías y tecnologías que han sido aplicadas en diferentes campos y aspectos de la sociedad que en han desembocado en una revolución en sí misma y de este modo en las ciudades y ambientes en los que se aplica. Las redes neuronales artificiales nacen en el área de la inteligencia artificial, evocando la estructura biológica de las redes neuronales presentes en el cerebro, buscando que, mediante un aprendizaje previo, el sistema se pueda adaptar a las características que el medio le determina y pueda realizar el debido análisis y procesamiento de la información para brindar soluciones a algún problema. Es por esto que en el presente estudio se propone desarrollar una metodología para la calificación y descripción predial, basada en redes neuronales artificiales utilizando como base las variables y atributos que existen en la ficha predial, la cual es utilizada en los procesos catastrales por un reconocedor predial, se pretende hacer óptimo el proceso de reconocimiento mejorando tiempos, precisión y disminuyendo la subjetividad existente en el procedimiento.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/29164
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/29164
• Palabra clave: Catastro; Inteligencia artificial; Redes neuronales; Arboles de decisión; Ingeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicas; Predios - Bogotá (Colombia); Fachadas - Bogotá (Colombia); Catastro - Bogotá (Colombia); Redes neurales (Informática) - Bogotá (Colombia); Inteligencia artificial - Bogotá (Colombia); Cadastre; Artificial intelligence; Neural networks; Desition trees
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