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Metodología para el análisis de la violencia en el departamento de Bolívar mediante técnicas de machine learning /

dc.rights.licenceLos usuarios del Repositorio de la UTB estarán autorizados para adaptar, transformar y crear a partir del contenido de esta publicación incluso para fines comerciales, sin embargo toda obra derivada de la publicación original deberá ser distribuida bajo la misma licencia CC-BY-SA. El autor o autores, sin excepción deberán ser claramente identificados como titulares de los derechos de autor de la publicación original.
dc.coverage.spatialCartagena de Indias
dc.creatorFernández Caraballo, Ever
dc.creatorGómez Franco, Yaqueline
dc.date.accessioned2019-10-18T18:41:04Z
dc.date.available2019-10-18T18:41:04Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.identifier.other(ALEPH)000050397UTB01
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12585/1118
dc.description.abstractA partir de la crisis del siglo xx, Colombia se vio afectada por una ola de violencia caracterizada por el aumento en los niveles de homicidios, agresiones, persecuciones, destrucción de la propiedad privada y terrorismo por la afiliación política. Esta situación fue más profunda en las principales ciudades, la cual estalló con el magnicidio de Jorge Eliecer Gaitán que tuvo como consecuencia el llamado “colombianazo” que dejó muchas víctimas en todo el país, que hoy, 70 años después de confrontaciones armadas en violencias sucesivas, ha cobrado la vida de cerca de un millón de personas, casi la mitad de la población de Medellín [1]. En este sentido, para poder prevenir, diseñar e implementar planes efectivos de contingencia contra estos delitos es fundamental el análisis de los registros de violencia. En Colombia este tipo de análisis se ha realizado históricamente mediante el uso de diversas herramientas tales como minería de datos, estadísticas descriptivas básicas, entre otras. Un ejemplo de estas se da con el estudio realizado en la ciudad de Bogotá en el cual implementaron técnicas de minería de datos para realizar exploración de la violencia sexual[2]. Así pues, para poder analizar grandes cantidades de datos es necesario el uso de programas que cuenten con una gran capacidad y eficiencia de almacenamiento, por esta razón, en muchos casos los registros almacenados son demasiado grandes o complejos como para analizar y superan el alcance de la estadística, por consiguiente, el machine learning es fundamental al ser una rama de la inteligencia artificial que busca que una máquina aprenda como un ser humano y que pueda desarrollar sus funciones mediante el uso de distintos algoritmos. El uso de machine learning es de gran ayuda al existir una gran cantidad de información y de variables intervinientes que justifican el uso de herramientas más potentes que la estadística convencional. Así pues, la creación de una metodología para el análisis de la violencia mediante el uso de machine learning hace que se implementen técnicas avanzadas en nuevos campos. En este contexto, el objetivo de este trabajo es realizar la metodología para el análisis de la violencia en el departamento de Bolívar mediante técnicas de machine learning evaluando la información de la violencia presente en la página datos.gov.co y comprobando su efectividad, replicabilidad y valor agregado.spa
dc.format.extent85 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source.urihttp://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0074561.pdf
dc.subject.otherAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.otherViolencia
dc.titleMetodología para el análisis de la violencia en el departamento de Bolívar mediante técnicas de machine learning /
datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
oaire.resourceTypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
thesis.degree.disciplineIngeniería Industrial
thesis.degree.levelTesis pregrado
thesis.degree.nameIngeniero Industrial
dc.publisher.universityUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.grantorUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.contributor.directorDe la Hoz Dominguez, Enrique José
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.ccAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.identifier.instnameUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.identifier.reponameRepositorio UTB
dc.date.other2018
dc.description.notesIncluye referencias bibliográficas (páginas 82-85)
dc.identifier.ddc006.31 F365


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