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Rodríguez Otero, Daniel Enrique

Descubrimiento y representación de patrones de accidentes de tránsito en la Ciudad de México usando técnicas geoestadÍsticas y aprendizaje de máquina Sustentante Daniel Enrique Rodríguez Otero - Ciudad de México, 2021 - 137 páginas; ilustraciones a color, 22 x 17 cm.

Tesis que para obtener el grado de Maestro en Ciencias en Ciencia de Datos

Un accidente se define, de acuerdo a INEGI, como: “percance vial que se presenta súbita e inesperadamente, determinado por condiciones y actos irresponsables potencialmente previsibles, atribuidos a factores humanos, vehículos preponderantemente automotores, condiciones climatológicas, señalización y
caminos, los cuales ocasionan pérdidas prematuras de vidas humanas y/o lesiones, así como secuelas físicas o psicológicas, perjuicios materiales y daños a terceros”. Se han hecho incontables esfuerzos a nivel mundial para reducir el número de accidentes, y los países han adoptado leyes y reglamentos sobre los factores de riesgo fundamentales. Tras este panorama, es necesario continuar la búsqueda de soluciones y medidas que permitan la prevención de accidentes.
Hasta nuestros días, 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.


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