Evaluación del desempeño de diferentes modelos de aprendizaje automático para la predicción de delitos en la ciudad de Medellín. Proyecto de investigación
RESUMEN : El presente trabajo de grado se centra en la aplicación, evaluación y comparación de diversos modelos de aprendizaje automático para predecir la incidencia delictiva en distintas zonas de Medellín. Se analizaron modelos como ARIMA, SARIMA, ARMAX, VAR, Prophet y redes neuronales recurrentes...
- Autores:
-
Areiza Jiménez, Juan Pablo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/41488
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/41488
- Palabra clave:
- Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Machine learning
Prevención del delito
Crime prevention
Redes neurales (computadores)
Neural networks (Computer science)
Análisis de series de tiempos
Time-series analysis
Seguridad pública
Public safety
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
