Modelos de aprendizaje computacional para la predicci´on de siniestralidad vial en Bogotá D.C

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dc.contributor.advisorRamírez Idárraga, Juan Camilospa
dc.contributor.authorCastellanos Cardozo, Sebastian Rodrigospa
dc.creator.cedula11161811112spa
dc.date.accessioned2023-12-13T15:00:36Z
dc.date.available2023-12-13T15:00:36Z
dc.date.issued2023-11-23spa
dc.description.abstractCurrently road accidents are a problem that negatively worsens the socioeconomic environment of any country or city, which is why all governments seek feasible solutions that allow them to reduce the risk of mortality and accidents. The solutions that many governments have implemented are based on the resolution of article 74/299 “Improvement of road safety”, proclaiming the Decade of Action for Road Safety 2021-2023, held at the United Nations General Assemblyeng
dc.description.abstractActualmente los siniestros viales son un problema que afectan negativamente el ´ambito socioecon´omico de cualquier pa´ıs o ciudad, por lo cual todos los gobiernos buscan soluciones factibles que les permitan disminuir el riesgo de mortalidad y accidentalidad. Las soluciones que han implementado muchos gobiernos se basan en la resoluci´on del art´ıculo 74/299 “Mejoramiento de la seguridad vial”, proclamando el Decenio de Acci´on de Seguridad Vial 2021-2023, realizado en la Asamblea General de las Naciones Unidasspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemas y Computación (Presencial)spa
dc.description.degreetypeInvestigaciónspa
dc.description.notesPresencialspa
dc.identifier.bibliographicCitationAgencia Nacional de Seguridad Vial. (2022). Estad´ısticas fallecidos y lesionados 2021 2022. Descargado de https://ansv.gov.co/es/observatorio/estad%C3%ADsticas/ fallecidos-y-lesionados-2021-2022spa
dc.identifier.bibliographicCitationArce, J. I. B. (2019, 7). Health big data. Descargado de https://www.juanbarrios.com/ la-matriz-de-confusion-y-sus-metricas/spa
dc.identifier.bibliographicCitationArdakani, S. P., Liang, X. N., Mengistu, K. T., So, R. S., Wei, X., ´el, B., y Cheshmehzangi, A. (2022). Road car accident prediction using a machine-learning-enabled data analysis. MDPI, 15-5939.spa
dc.identifier.bibliographicCitationBobadilla, J. (2020). Machine learning y deep learning: Usando python, sickit y keras. Ra-ma Editorial. Descargado de https://books.google.com.co/ books?hl=es&lr=&id=iAAyEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA11&dq=python+y+machine+ learning&ots=QhCay nK3s&sig=xCghH3NOfc8p pC-VK2GF ocHTQ&redir esc=y#v= onepage&q=python%20y%20machine%20learning&f=falsespa
dc.identifier.bibliographicCitationD´ıaz, J. (2021, 10). Con una precisi´on sin precedentes: Una tecnolog´ıa logra predecir accidentes de tr´afico. Descargado de https://www.elconfidencial.com/tecnologia/ novaceno/2021-10-15/accidente-trafico-inteligencia-artificial 3306727/spa
dc.identifier.bibliographicCitationGoogle. (2022, 9). Clasificaci´on: Verdadero o falso y positivo o negativo. Descargado de https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ classification/true-false-positive-negative?hl=es-419#:~:text=A%20true% 20positive%20is%20an,incorrectly%20predicts%20the%20positive%20class.spa
dc.identifier.bibliographicCitationGoogle. (2023). Los distintos m´etodos usados para ense˜nar a la ia. Descargado de https:// atozofai.withgoogle.com/intl/es/learning/spa
dc.identifier.bibliographicCitationGupta, A., Anand, A., y Hasija, Y. (2021, 4). Recall-based machine learning approach for early detection of cervical cancer. Descargado de https://ieeexplore.ieee.org/ abstract/document/9418099spa
dc.identifier.bibliographicCitationHeras, J. M. (2020, 10). iartificial. Descargado de https://www.iartificial.net/ precision-recall-f1-accuracy-en-clasificacion/spa
dc.identifier.bibliographicCitationKhayesi, J. A., y Meleckidzedeck. (2021, 5). El papel del sistema de las naciones unidas en la mejora de la seguridad vial. Descargado de https://www.un.org/es/ cr%C3%B3nica-onu/el-papel-del-sistema-de-las-naciones-unidas-en-la-mejora -de-la-seguridad-vial-paraspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Antonio Nariñospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UANspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/spa
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8949
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñospa
dc.publisher.campusBogotá - Surspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería de Sistemasspa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas y Computación (Presencial)spa
dc.rightsAcceso abierto
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectModelos de predicciónes_ES
dc.subjectSiniestralidad viales_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectBosques aleatorioses_ES
dc.subject.keywordMachine learninges_ES
dc.subject.keywordPrediction modelses_ES
dc.subject.keywordroad accident ratees_ES
dc.subject.keywordNeural networkses_ES
dc.subject.keywordRandom forestses_ES
dc.titleModelos de aprendizaje computacional para la predicci´on de siniestralidad vial en Bogotá D.Ces_ES
dc.typeTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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dcterms.audienceEspecializadaspa
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Ingeniería de sistemas y computación