Detección y predicción de patrones de hurto de locales comerciales y viviendas en Cundinamarca mediante modelos de machine learning

En Cundinamarca, el crimen, particularmente el hurto a viviendas y locales comerciales ha emergido como una preocupación significativa, especialmente en las zonas urbanas donde la densidad de población y la actividad económica crean un entorno propicio para actividades delictivas. A medida que las ciudades colombianas continúan expandiéndose y urbanizándose, los retos asociados con la prevención del delito también aumentan. Las autoridades locales y las fuerzas de seguridad enfrentan la creciente dificultad de gestionar recursos limitados de manera eficiente, mientras intentan anticiparse a los crímenes y prevenirlos antes de que ocurran.

Grantor dc:publisher

Universidad Ean

Year dc:date

2025

Author dc:creator

• Miranda Diaz, José Daniel

Contributors dc:contributor

• Chéry Leal, Marie José

• Cundinamarca -- Medidas de seguridad
• Delitos contra la propiedad
• Hurto
• Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
• Delitos
• Machine learning
• Cundinamarca
• Patrones
• Pronósticos
• Crimes
• Patterns

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

OAI identifier oai:identifier

oai:null:10882/14661