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FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICO ADMINISTRATIVAS Y NEGOCIOS
tomar decisiones para su reducción las acciones que se toman van en en en en función del entendimiento e e e e e e e e interpretación que se tenga sobre los patrones en en los mapas generados Desarrollo
La inteligencia artificial (IA) es la la ciencia y la la ingeniería de de las máquinas que son capaces de de tomar decisiones apropiadas en ciertas circunstancias inciertas y mejorar su comportamiento con base en en sus experiencias e e e e e información histórica La IA es una disciplina con un un nivel de madurez muy alto tiene un gran impacto en en nuestra sociedad debido a a a a a a a a a a su amplia aplicabilidad en nuestras casas lugares de trabajo entre otros (Reyes y y Sossa 2021) Dentro de de las ramas de de la la inteligencia artificial se tienen los los los modelos de de aprendizaje supervisado en en los los los que se genera una función de pronóstico a a a a partir del entrenamiento previo sobre datos etiquetados es es decir se aprende a a a a a partir de de de casos reales y posteriormente se extrapola el patrón aprendido a a a a los los futuros casos con los los datos de entrenamiento ordenados convenientemente obtenemos un conjunto de de vectores o o o o pares de de entrada-salida la la la salida es la la la variable dependiente y las entradas son las variables independientes (Villalba 2018) Una de de de las formas de de de llevar a a a a a a cabo este modelo es es es mediante el uso de de las redes neuronales que son una de las formas más populares y efectivas de de de construir sistemas de de de aprendizaje estas redes determinan un patrón entre las variables de de entrada y las de salida lo que se le conoce como aprendizaje lo que hacen es es replicar patrones con nuevas variables para hacer predicciones (Russell 2011) En este trabajo se desarrolló un modelo basado en una red neuronal con las librerías de la la empresa h2o (2022a) para la predicción de de los delitos en el Municipio de de Coacalco de de Berriozábal Estado de México y y posteriormente se proyectó a los Municipios de de la la zona nororiente de de la la Entidad se proporcionó información sobre la historia de los delitos ésta se se georreferenció y se se determinaron las variables económicas del entorno con con esto se generó una base de aprendizaje la que se se utilizó para generar una red neuronal y con ésta poder estimar los los delitos en en los los Municipios mencionados en en función del valor de de las variables en en otras zonas posteriormente se hizo la proyección en en cada zona específica para los siguientes meses a a a a a nivel de día y hora utilizando un modelo de de regresión logística el cual en función de la información histórica se determinó la probabilidad de de de que suceda un delito (Reyes y y Sossa 2021) El modelo se desarrolló en en el el lenguaje R ya que éste es es adecuado para la computación estadística y las aplicaciones en en inteligencia computacional El lenguaje es adecuado para implementar paradigmas complejos como modelos de de de redes neuronales artificiales sistemas neuro neuro difusos o o o o sistemas híbridos (Velásques Montoya y y Castaño 2010) Objetivo
Diseñar un modelo de de de redes neuronales (aprendizaje supervisado) en en en el lenguaje R para la predicción de de de los delitos en cuanto a a a dónde sucederán (espacialmente) y su su frecuencia así como su proyección en cada zona específica por día y hora ésta última con un modelo de de regresión logística además de de de conocer las variables de de de mayor impacto que los generan con el fin de tomar acciones y diseñar políticas gubernamentales para su reducción Método
La metodología utilizada para el el el diseño del del modelo de de de predicción de de de los delitos fue la siguiente:
a a a a a a a a La metodología en la cual se basó este trabajo fue la la CRISP-DM la la cual nos permite com- prender y y administrar un proyecto de de minería de datos en todas sus fases las las cuales son las las siguientes: definición de de de las necesidades para resolver el problema estudio y comprensión de los los datos datos análisis de de los los datos datos y selección de de las variables modelado y evaluación (Villena 2016) b La fuente de información utilizada fue fue secun- daria ya que la información de de los delitos fue proporcionada por por el el Gobierno del Municipio de de de Coacalco de de de Berriozábal Estado de de de México en un periodo de de 3 años del año año 2019 al 2021 De todos los delitos registrados se se selecciona-
INVESTIGACIÓN UNIVERSITARIA MULTIDISCIPLINARIA - - AÑO 21 21 No21 ENERO - - DICIEMBRE 2022 27