Predicción geoespacial de crímenes en Bogotá: un enfoque basado en Machine learning para mejorar la seguridad ciudadana
En la actualidad, los modelos de inteligencia artificial desempeñan un papel crucial en la resolución de problemas cotidianos, que van desde resumir párrafos hasta descubrir nuevas canciones o crear presentaciones. Los modelos modernos de inteligencia artificial no sólo abordan una gama cada vez may...
- Autores:
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Salazar Isairias, Sergio David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73858
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/73858
- Palabra clave:
- Deep learning
Atención
Series de tiempo
Grafo
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
| Summary: | En la actualidad, los modelos de inteligencia artificial desempeñan un papel crucial en la resolución de problemas cotidianos, que van desde resumir párrafos hasta descubrir nuevas canciones o crear presentaciones. Los modelos modernos de inteligencia artificial no sólo abordan una gama cada vez mayor de problemas sino que también abordan retos que antes se consideraban insuperables. Entre estos retos están los problemas de predicción de series temporales. El presente proyecto pretende construir un modelo de inteligencia artificial que prediga la ocurrencia de delitos en la ciudad de Bogotá, contribuyendo así a los esfuerzos por combatir la inseguridad. |
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