Inteligencia Artificial para Predecir Corrupción en la Administración Pública Municipal de Colombia
Автор: Quantil Matemáticas Aplicadas
Загружено: 2020-10-19
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Expositor: Kevin Steven Mojica Muñoz ( Universidad de los Andes )
Esta investigación busca aplicar el uso de algoritmos de aprendizaje de máquinas (Inteligencia Artificial) a la predicción de diferentes variables relacionadas con el fenómeno de la corrupción en las administraciones municipales de Colombia. El objetivo final es desarrollar mapas de riesgo que sirvan de alertas tempranas a los organismos de control para identificar y prevenir de forma anticipada actos de corrupción. Los algoritmos que se entrenan y evalúan son Random Forest, Gradient Boosting con modelo base de regresión lineal y Bradient Boosting con modelo base de árboles de decisión. Las predicciones finales se agrupan en clusters que permiten identificar cuáles municipalidades presentan mayor riesgo de corrupción en municipios similares.
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