Binary file ./template_functions.inc.php matches Una Visión General de los Datos Abiertos y su Análisis con Aprendizaje Automático para Ciudades Inteligentes - RIIIT

ISSN: 2007-9753
Latindex Folio: 23614

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Una Visión General de los Datos Abiertos y su Análisis con Aprendizaje Automático para Ciudades Inteligentes

Tipo: Articulos de Divulgación
Autor: Estrada-Guzmán, E., Martínez-Vargas, M.P., Rodríguez-Pimienta, C.G., Peña-Pérez Negrón, A.
Fecha: 2024-05-01
Descripción: Mucho se ha dicho sobre la transparencia de la información que deben proporcionar los organismos públicos, pero poco sobre su posible uso y calidad. Los recursos de Open Data han ido en aumento y promovidos por las Smart Cities para mejorar la calidad de vida, debido a su potencial para la toma de decisiones en sus diversos subdimensiones. El objetivo de este trabajo es resaltar la importancia de la calidad del Open Data, y la aplicabilidad de la ciencia de datos para la evaluación de modelos de predicción en las Smart Cities. Para ello, la metodología aplicada consta de cuatro fases: “revisión de open data en sitios web”, “selección, descarga y clasificación”, “preprocesamiento”, y “tratamiento data science”. Los resultados mostraron que de 100 casos después del proceso de limpieza, el volumen de registros se redujo en un 40% en promedio. Además, los conjuntos de datos abiertos de smart government requieren un mayor esfuerzo de preprocesamiento y solo unos pocos proporcionan diccionarios para interpretar su contenido; por lo tanto, se evidencia una baja calidad. Después de aplicar el tratamiento de data science para seis casos representativos, los resultados mostraron que solo en un caso de smart living, la medición de la sensibilidad fue de 93%, y en el resto de los casos fue menor de 80%; demostrando la ausencia de patrones concluyentes en los 5 casos restantes lo que significa que no se garantiza una aplicabilidad de ciertos métodos con la ciencia de datos. Palabras Clave: Ciencia de Datos, Aprendizaje Máquina, Datos Abiertos, Ciudades Inteligentes, Aprendizaje Supervisado.
Archivo:
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