Prototipo de un modelo de machine learning para la predicción de partículas de contaminación atmosférica finas, en la localidad de Kennedy en la ciudad de Bogotá

En el presente proyecto se presenta el estudio de un prototipo predictivo realizado con técnicas de machine learning, el cual permite realizar una predicción del contaminante atmosférico PM 2.5, el cual es uno de los contaminantes atmosféricos mas perjudiciales para el ser humano, se toman como datos de entrada los informes proporcionados por la Secretaria de Ambiente de la ciudad de Bogotá.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/15772
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/15772
• Palabra clave: IA; Aprendizaje automático; Redes neuronales artificiales; Predicción; Modelo; TensorFlow; Especialización en Ingeniería de Software - Tesis y disertaciones académicas; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Redes neurales (Computadores); TensorFlow; IA; Machine learning; Artificial neural networks; Prediction; Model; TensorFlow
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional