Data analytics for criminal behavior in large cities (2024)
Este proyecto se centra en el desarrollo de una aplicación web que utiliza el análisis de datos y modelos predictivos de Inteligencia Artificial para estimar la probabilidad de ocurrencia de crímenes en la ciudad de Chicago. Se han implementado dos modelos de Aprendizaje Automático: Random Forest y K-Nearest Neighbors (KNN). El modelo Random Forest estima la probabilidad de crímenes en zonas delimitadas especificas en Chicago, conocidas como beats, y franjas horarias específicas. Por otro lado, el modelo KNN evalúa la probabilidad más a detalle en puntos determinados de la ruta, basándose en un número de vecinos cercanos y dependiendo el día y la hora. La aplicación utiliza Azure Maps para trazar tres rutas óptimas entre dos puntos y así superponer datos de crímenes y los resultados de los modelos, mostrando aquellos crímenes más incidentes en las rutas. El proyecto demuestra la viabilidad de estas técnicas para mejorar la seguridad urbana y resalta los desafíos y áreas para futuras mejoras.