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Validación de modelos:

Para la predicción de homicidios en Bogotá

La predicción de homicidios es una tarea desafiante debido a la escasez espacio-temporal de estos eventos delictivos. En este documento, informamos los resultados del uso de varios enfoques para mitigar esta condición de escasez en modelos de aprendizaje automático especialmente diseñados para modelar eventos de homicidios. Dado que la resolución espacial es un determinante directo de la escasez, nos centramos en el rendimiento de estos modelos en diferentes resoluciones de interés para las autoridades policiales. Usamos un modelo de conteo simple como punto de referencia y proponemos algunas mejoras dirigidas a mejorar el rendimiento de la predicción. Luego comparamos los resultados con modelos más complejos motivados por múltiples métodos de aprendizaje y procesamiento de señales gráficas. Descubrimos que los modelos de referencia simples son tan buenos como los modelos de última generación para baja resolución, pero, a medida que aumenta la resolución, el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático supera al punto de referencia. Estos resultados proporcionan una racionalidad para el uso de modelos de aprendizaje automático de última generación para la predicción de homicidios en la alta resolución de interés para el despliegue de recursos policiales.

Detalles:

Expositor:

Johan Felipe García Vargas

Fecha:

24 de Febrero de 2022

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