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

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)Ramírez Idárraga, Juan CamiloCastellanos Cardozo, Sebastian Rodrigo2023-12-132023-12-132023-11-23http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8949Currently 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 AssemblyActualmente 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 UnidasspaAcceso abiertoAprendizaje automáticoModelos de predicciónSiniestralidad vialRedes neuronalesBosques aleatoriosModelos de aprendizaje computacional para la predicci´on de siniestralidad vial en Bogotá D.CTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)Machine learningPrediction modelsroad accident rateNeural networksRandom forestsinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Agencia 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-2021-2022Arce, J. I. B. (2019, 7). Health big data. Descargado de https://www.juanbarrios.com/ la-matriz-de-confusion-y-sus-metricas/Ardakani, 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.Bobadilla, 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=falseD´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/Google. (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.Google. (2023). Los distintos m´etodos usados para ense˜nar a la ia. Descargado de https:// atozofai.withgoogle.com/intl/es/learning/Gupta, 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/9418099Heras, J. M. (2020, 10). iartificial. Descargado de https://www.iartificial.net/ precision-recall-f1-accuracy-en-clasificacion/Khayesi, 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-parainstname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/