Modelo de máxima entropía para la predicción de criminalidad con técnicas de Machine Learning
En la actualidad existen diferentes formas en las que se comenten crímenes, como lo son el hurto a objetos, el robo de vehículos, asaltos a casas, etc. Este tipo de acciones impulsan la creación de herramientas tecnológicas que permiten mitigar o controlar la frecuencia en la ocurrencia de los difer...
- Autores:
-
Murcia Ramírez, Juan Sebastián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55674
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/55674
- Palabra clave:
- Aprendizaje automático
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Redes neurales (Computadores)
Víctimas de delitos
Criminología
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| Summary: | En la actualidad existen diferentes formas en las que se comenten crímenes, como lo son el hurto a objetos, el robo de vehículos, asaltos a casas, etc. Este tipo de acciones impulsan la creación de herramientas tecnológicas que permiten mitigar o controlar la frecuencia en la ocurrencia de los diferentes tipos de crimen. Por ende, es este proyecto se desarrolló un modelo que permite predecir y visualizar donde es más probable que ocurra un crimen. |
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