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Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos sobre intentos de suicidio en Rionegro entre los años 2016 - 2021, utilizando estrategias de machine learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorMonsalve Botero, Mauricio
dc.contributor.authorMorales Henao, Andrés Camilo
dc.date.accessioned2024-04-15T22:21:44Z
dc.date.available2024-04-15T22:21:44Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl proyecto titulado "Algoritmo Computacional para el Análisis y Toma de Decisiones en Datos sobre Intentos de Suicidio en Rionegro entre 2016 y 2021, empleando Estrategias de Aprendizaje Automático", tiene como objetivo utilizar métodos de aprendizaje automático para analizar información acerca de los intentos de suicidio en la zona de Rionegro a lo largo de seis años. La meta principal consiste en descubrir tendencias, identificar factores de riesgo y posibles indicadores de intentos de suicidio, con la finalidad de desarrollar un sistema capaz de prevenir y detectar estos eventos de manera temprana. Este proyecto involucra la recolección y depuración de datos históricos relacionados con los intentos de suicidio en Rionegro durante el período comprendido entre 2016 y 2021. Posteriormente, se utilizarán algoritmos de aprendizaje automático, tales como clasificación y regresión, para analizar estos datos y extraer información relevante. Se explorarán diversas técnicas de preprocesamiento de datos, selección de características y modelado con el objetivo de obtener los mejores resultados posibles. Además, se llevará a cabo una evaluación exhaustiva de los modelos desarrollados, utilizando métricas de desempeño apropiadas para problemas de clasificación y regresión. Se ajustarán los modelos según sea necesario y se realizarán pruebas de validación cruzada para asegurar su robustez y generalización. Como resultado final, se espera obtener un algoritmo computacional capaz de analizar datos sobre intentos de suicidio en Rionegro, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones en políticas de salud mental y programas de prevención. Este algoritmo tiene el potencial de contribuir significativamente a la identificación y atención temprana de personas en riesgo de suicidio en la región.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent29 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2660
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectIntentos de suicidiospa
dc.subjectDatasetspa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectMachine learningspa
dc.subjectClasificaciónspa
dc.subjectRegresiónspa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembToma de decisiones
dc.subject.lembSuicidio
dc.titleAlgoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos sobre intentos de suicidio en Rionegro entre los años 2016 - 2021, utilizando estrategias de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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