Modelo de estratificación socioeconómica basado en inteligencia artificial en la localidad de Chapinero, Bogotá D.C.
En este trabajo se determinará y probará la precisión de un algoritmo de inteligencia artificial por medio de machine learning como lo es el Modelo de Estratificación Socioeconómica basado en Inteligencia Artificial para el cálculo de los estratos socioeconómicos de la localidad de Chapinero, median...
- Autores:
-
Díaz Amaya, Laura Estefanía
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/93446
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/93446
- Palabra clave:
- Inteligencia artificial
Estratificación
Modelo
Ingeniería Catastral y Geodesia -- Tesis y disertaciones académicas
Intelligence Artificial
Stratification
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En este trabajo se determinará y probará la precisión de un algoritmo de inteligencia artificial por medio de machine learning como lo es el Modelo de Estratificación Socioeconómica basado en Inteligencia Artificial para el cálculo de los estratos socioeconómicos de la localidad de Chapinero, mediante el uso de redes neuronales y/o arboles de decisión. Para el trabajo se tuvo en cuenta una base de datos alfanumérica junto con las imágenes de fachada de las propiedades, esto para el cálculo de la estratificación socioeconómica de manzanas ubicadas en la localidad de Chapinero, con el fin de minimizar los recursos tiempo y dinero de la actual metodología e implementar el uso de las nuevas tecnologías en el territorio. Como primera medida se extrajeron imágenes de fachadas de inmuebles que gracias a la extensión del Street View de la empresa Google ofrece de manera gratuita, que junto con variables de cada una de las viviendas o manzanas de los predios objetos de estudio relacionados con la base de datos alfanumérica que pertenece a la Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital. Desde el software WEKA se les hizo el tratamiento de datos, donde dependiendo el caso de la variable se convertía en nominal o continua, para el caso de la imagen con formato .jpg se realizó un tratamiento diferente, posteriormente se comprobaron redes neuronales y arboles de decisión para verificar cuál de estos algoritmos ejecutados es el mejor calificador de estratificación socioeconómica para la localidad de Chapinero. Dentro de los más óptimos algoritmos de clasificación se encuentra el J48, que será el algoritmo Modelo de Estratificación Socioeconómica de Inteligencia Artificial (MESIA), ya que este modelo logra definir la estratificación con más del 90% de precisión, y tiene en cuenta límites entre estratos muy marcados como lo son los estratos 1 y 2 ubicados hacia los cerros orientales en la localidad de Chapinero de Bogotá. Pero, ¿Qué pasaría si el Modelo de Estratificación Socioeconómica basado en Inteligencia Artificial se aplica en otras localidades de Bogotá? o ¿Qué otras variables se le podrían agregar al Modelo de Estratificación Socioeconómica basado en Inteligencia Artificial? |
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Pérez Carvajal, Edwin RobertDíaz Amaya, Laura Estefanía2025-03-10T19:33:38Z2025-03-10T19:33:38Z2024-11-07http://hdl.handle.net/11349/93446En este trabajo se determinará y probará la precisión de un algoritmo de inteligencia artificial por medio de machine learning como lo es el Modelo de Estratificación Socioeconómica basado en Inteligencia Artificial para el cálculo de los estratos socioeconómicos de la localidad de Chapinero, mediante el uso de redes neuronales y/o arboles de decisión. Para el trabajo se tuvo en cuenta una base de datos alfanumérica junto con las imágenes de fachada de las propiedades, esto para el cálculo de la estratificación socioeconómica de manzanas ubicadas en la localidad de Chapinero, con el fin de minimizar los recursos tiempo y dinero de la actual metodología e implementar el uso de las nuevas tecnologías en el territorio. Como primera medida se extrajeron imágenes de fachadas de inmuebles que gracias a la extensión del Street View de la empresa Google ofrece de manera gratuita, que junto con variables de cada una de las viviendas o manzanas de los predios objetos de estudio relacionados con la base de datos alfanumérica que pertenece a la Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital. Desde el software WEKA se les hizo el tratamiento de datos, donde dependiendo el caso de la variable se convertía en nominal o continua, para el caso de la imagen con formato .jpg se realizó un tratamiento diferente, posteriormente se comprobaron redes neuronales y arboles de decisión para verificar cuál de estos algoritmos ejecutados es el mejor calificador de estratificación socioeconómica para la localidad de Chapinero. Dentro de los más óptimos algoritmos de clasificación se encuentra el J48, que será el algoritmo Modelo de Estratificación Socioeconómica de Inteligencia Artificial (MESIA), ya que este modelo logra definir la estratificación con más del 90% de precisión, y tiene en cuenta límites entre estratos muy marcados como lo son los estratos 1 y 2 ubicados hacia los cerros orientales en la localidad de Chapinero de Bogotá. Pero, ¿Qué pasaría si el Modelo de Estratificación Socioeconómica basado en Inteligencia Artificial se aplica en otras localidades de Bogotá? o ¿Qué otras variables se le podrían agregar al Modelo de Estratificación Socioeconómica basado en Inteligencia Artificial?In this work, the accuracy of an artificial intelligence algorithm will be determined and tested through machine learning, such as the Socioeconomic Stratification Model based on Artificial Intelligence for the calculation of the socioeconomic strata of Chapinero locality, through the use of neural networks and/or decision trees. For the work, an alphanumeric database was taken into account along with the facade images of the properties, this for the calculation of the socioeconomic stratification of blocks located in Chapinero locality, in order to minimize the time and money resources of the current methodology and implement the use of new technologies in the territory. As a first step, images of facades of properties were extracted, which thanks to the extension of the Street View of the company Google offers for free, which together with variables of each of the houses or blocks of the properties under study related to the alphanumeric database that belongs to the Special Administrative Unit of the District Cadastre. From the WEKA software, the data was processed, where depending on the case of the variable it was converted into nominal or continuous, for the case of the image with .jpg format a different treatment was carried out, subsequently neural networks and decision trees were tested to verify which of these executed algorithms is the best qualifier of socioeconomic stratification for the Chapinero locality. Among the most optimal classification algorithms is the J48, which will be the Artificial Intelligence Socioeconomic Stratification Model (MESIA) algorithm, since this model manages to define the stratification with more than 90% accuracy, and takes into account very marked limits between strata such as strata 1 and 2 located towards the eastern hills in the Chapinero locality of Bogotá. But what would happen if the Socioeconomic Stratification Model based on Artificial Intelligence is applied in other localities of Bogotá? Or what other variables could be added to the Artificial Intelligence-based Socioeconomic Stratification Model?pdfspaUniversidad Distrital Francisco José de CaldasInteligencia artificialEstratificaciónModeloIngeniería Catastral y Geodesia -- Tesis y disertaciones académicasIntelligence ArtificialStratificationModelModelo de estratificación socioeconómica basado en inteligencia artificial en la localidad de Chapinero, Bogotá D.C.Socioeconomic stratification model based on artificial intelligence in Chapinero locality, Bogotá D.C.bachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Alzate, M. C. (s. f.). La estratificación socioeconómica para el cobro de los servicios públicos domiciliarios en Colombia ¿Solidaridad o focalización? 101.Arbol weka—APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE INDUCCIÓN DE ÁRBOLES DE DECISIÓN A PROBLEMAS DE CLASIFICACIÓN - StuDocu. (s. f.). 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