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https://hdl.handle.net/10495/28885
Título : | Mitigación de problemas de seguridad ciudadana con la aplicación de técnicas de Machine Learning en ciudades inteligentes |
Autor : | Sossa Rojo, Jhonatan Felipe |
metadata.dc.contributor.advisor: | Fletscher Bocanegra, Luis Alejandro |
metadata.dc.subject.*: | Seguridad publica Public safety Aprendizaje automático Machine learning Bases de datos Databases Sistemas de información Information systems http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_24833 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_11769 |
Fecha de publicación : | 2022 |
Resumen : | RESUMEN : La seguridad ciudadana es un problema que preocupa a los gobiernos de las grandes y pequeñas ciudades y al que se destina una cantidad significativa del presupuesto de las naciones. Por este motivo, a través de modelos y herramientas tecnológicas, se busca actualmente enfrentar el problema y reforzar la seguridad ciudadana para mejorar la calidad de vida de las personas que habitan los territorios. Este proyecto consiste en la aplicación de técnicas de aprendizaje de máquina a la predicción de incidentes delictivos que tienen alta probabilidad de suceder en un espacio y tiempos debidamente delimitados, utilizando para ello características extraídas de tweets. Con esto, se busca darle a las autoridades una herramienta que permita planear adecuadamente las labores de vigilancia en las ciudades. Además, la predicción y análisis de incidentes delictivos en zonas específicas permite a los gobiernos tomar acciones preventivas y correctivas y también entender los territorios de una manera más acertada |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería de Telecomunicaciones |
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SossaJhonatan_2022_MitigacionSeguridadCiudadana.pdf | Trabajo de grado de pregrado | 1.66 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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