Detección automática y análisis de puntos con alta frecuencia (hotspots) de crímenes en centros urbanos usando aprendizaje profundo

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A medida que los datos urbanos provenientes de ciudades crecen, se requieren nuevas formas de procesamiento y visualización, tanto para poder tratarlos como para obtener información útil y fácilmente interpretable, por lo que este trabajo presenta una metodología de procesamiento de datos orientado...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Salas Luna, Luis Enrrique
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Católica San Pablo
Repositorio:UCSP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucsp.edu.pe:20.500.12590/18541
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12590/18541
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Aprendizaje profundo
Ingeniería de datos
Red neuronal basada en grafos
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description A medida que los datos urbanos provenientes de ciudades crecen, se requieren nuevas formas de procesamiento y visualización, tanto para poder tratarlos como para obtener información útil y fácilmente interpretable, por lo que este trabajo presenta una metodología de procesamiento de datos orientado a la detección temprana de crimen. Abarcaremos tanto la recopilación de datos de centros urbanos mediante el uso de bases de datos y APIs de acceso público, la discretización de datos espaciales que permite una interpretación a nivel de calle de un centro poblado, como la implementación de un modelo predictivo que utiliza información espacio-temporal para dar una estimación de áreas propensas a un incidente delictivo con precisión aceptable. Se utilizar aprendizaje profundo como redes recurrentes y redes convoluciones, así como redes basadas en grafos.
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Se utilizar aprendizaje profundo como redes recurrentes y redes convoluciones, así como redes basadas en grafos.Tesis de pregradoapplication/pdfspaUniversidad Católica San PabloPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Aprendizaje profundoIngeniería de datosRed neuronal basada en grafosPredicción del crimenPredicción espacio-temporalEdge-nodehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01Detección automática y análisis de puntos con alta frecuencia (hotspots) de crímenes en centros urbanos usando aprendizaje profundoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UCSP-Institucionalinstname:Universidad Católica San Pabloinstacron:UCSPSUNEDULicenciado en Ciencia de la ComputaciónUniversidad Católica San Pablo. 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