Modelo predictivo para mejorar la seguridad urbana en la ciudad de Bogotá, D.C

La monografía titulada " Modelo Predictivo para Mejorar La Seguridad Urbana en la Ciudad de Bogotá, D.C" aborda la problemática de la inseguridad en Bogotá mediante el desarrollo de un modelo predictivo basado en técnicas de machine learning e inteligencia artificial. El objetivo principal es diseñar un prototipo que procese datos públicos para identificar y notificar áreas con alta incidencia de criminalidad, reduciendo así la exposición de los habitantes a zonas peligrosas. La metodología empleada incluye la recolección y procesamiento de datos de seguridad pública, la creación de un algoritmo de aprendizaje automático y la evaluación del modelo mediante métricas de desempeño específicas. Los resultados obtenidos demuestran que el modelo desarrollado puede mejorar significativamente la seguridad y la percepción de seguridad en la ciudad, optimizando la asignación de recursos y, en última instancia, mejorando la calidad de vida de los ciudadanos.

Grantor dc:publisher

Universidad EAN

Year dc:date

2025

Authors dc:creator

• Vargas Martinez, Wilson
• Lezama Merizalde, Astrid Carolina

Contributors dc:contributor

• Cobo Campo, Luis Armando

• Evaluación de proyectos
• Inteligencia artificial
• Seguridad humana
• Innovaciones tecnológicas
• seguridad urbana
• modelo predictivo
• machine learning
• urban safety
• predictive model
• artificial intelligence

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• Abierto (Texto Completo)
• Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia

Licence

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/

Language dc:language

spa

Identifier

BDM-MINE
instname:Universidad Ean
reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva
repourl:https://repository.ean.edu.co/

OAI identifier oai:identifier

oai:null:10882/14642