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http://infotec.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1027/480| DESCUBRIMIENTO Y REPRESENTACIÓN DE PATRONES DE ACCIDENTES DE TRÁNSITO EN LA CIUDAD DE MÉXICO USANDO TÉCNICAS GEOESTADÍSTICAS Y APRENDIZAJE DE MÁQUINA | |
| DANIEL ENRIQUE RODRIGUEZ OTERO | |
| SERGIO RAFAEL CORIA OLGUIN | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-CompartirIgual | |
| Ciencia de datos Datos estadísticos Centro de datos | |
| La aplicación de técnicas de inteligencia artificial para encontrar soluciones que abonen a la reducción de los accidentes de tránsito no ha sido común en nuestro país. A medida que nuestros sistemas de información evolucionan, se ha facilitado la recolección, administración y almacenamiento de información acerca de estos eventos. Por su parte, el gobierno de la Ciudad de México cuenta con datos que han sido recolectados por diversas instituciones, tales como C5 y PGJ que, si bien no tienen la calidad deseada, es un primer paso en la consecución de tener sistemas de información confiables. Asimismo, se ha dado un paso adelante al liberar estos datos para su análisis. Una vez que estas prácticas comienzan a implementarse y reproducirse, es posible plantear nuevas formas de abordar esta problemática basada en datos, mismas que permitan hacer análisis más precisos que lleven a tomar acciones más acertadas para reducir la cantidad de estos trágicos eventos. TESIS | |
| INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación | |
| 2021-02 | |
| Trabajo de grado, maestría | |
| Español | |
| Daniel Enrique Rodríguez Otero, 2021, Descubrimiento y Representación de patrones de Accidentes de Tránsito en la Ciudad de México usando técnicas Geoestadísticas y Aprendizaje de Máquina, INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación, Ciudad de México | |
| CIENCIAS TECNOLÓGICAS | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos |
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