Aplicaciones del machine learning en el turismo – estudio en Colombia y sus zonas de posconflicto

El sector turístico es uno de los más importantes de la economía y el uso de inteligencia artificial es clave para potenciar su desarrollo. Colombia tiene grandes atractivos turísticos, sin embargo, estuvo enmarcado por situaciones de conflicto que impidieron explotar su potencial en zonas que posterior a la firma de los acuerdos de paz han encontrado crecimiento. En este estudio se utilizarán algoritmos de Machine Learning para realizar predicciones sobre el turismo en los departamentos más afectados por el conflicto (Antioquia, Caquetá, Santander y Magdalena), tomando como base los resultados de la encuesta de gasto interno en turismo, realizada en 2020 por el Departamento Nacional de Estadística. Se aplicó un algoritmo de regresión lineal múltiple para predecir el gasto total de un turista en su viaje, así como otros cuatro algoritmos que permitieron predecir si un viajero va a pernoctar en su próximo viaje, lo cual permitió determinar para este caso de estudio que el algoritmo de bosques aleatorios es el de mayor precisión para definir estrategias que respondan a las necesidades de los turistas.

• Autores: Casallas Bernal, Juan Diego; Gomez Muñoz, Daniel Mauricio
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40231
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/40231
• Palabra clave: Aprendizaje automático; Árboles de decisión; Bosques aleatorios; Gasto en turismo; Pernoctación; Ingeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicas; Desarrollo turístico en zonas de posconflicto; Predicciones de turismo con machine learning; Algoritmos de machine learning en la economía; Random forest; Tourism spending; Overnight stay; Machine learning; Decision tree
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