Hurto a personas en la ciudad de Medellín : análisis predictivo de la cantidad de casos en diferentes zonas de la ciudad a partir de modelos de machine learning implementando técnicas de MLOps

Martínez Vargas, Juan David2023-09-112023http://hdl.handle.net/10784/32909El hurto a personas en Medellín es un problema que requiere atención inmediata. Es por esto que se buscó estudiar el fenómeno en el marco de un proyecto en analítica, partiendo desde la recopilación y construcción de la base de datos, hasta el modelado y puesta en producción de este. Es de anotar que se hizo uso de la metodología MlOps usando los servicios de AWS. En esta línea se implementaron herramientas visuales asociados con el fenómeno, las cuales, permiten una facilidad en el análisis.Robbery of individuals in Medellín is an issue demanding immediate attention. This prompted the study of the phenomenon within an analytics project, spanning data collection, database construction, modeling, and production deployment. It's worth noting that MLOps methodology was employed utilizing AWS services. Visual tools related to the phenomenon were integrated, facilitating analysis.spaTodos los derechos reservadosMlOpsAprendizaje de máquinaPredicciónRedes neuronalesHurtosHurto a personas en la ciudad de Medellín : análisis predictivo de la cantidad de casos en diferentes zonas de la ciudad a partir de modelos de machine learning implementando técnicas de MLOpsmasterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)CIENCIA DE LA INFORMACIÓNPROCESAMIENTO ELECTRÓNICO DE DATOSMlOpsMachine LearningPredictionneural networksTheftsAcceso abierto2023-09-11Arboleda Colorado, Jeferson Stiven006.31 A666