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https://hdl.handle.net/11000/7684
Análisis y clasificación de la gravedad de un accidente con Aprendizaje Automático
Title: Análisis y clasificación de la gravedad de un accidente con Aprendizaje Automático |
Authors: García Alfaro, Manuel |
Tutor: Úbeda González, David |
Editor: Universidad Miguel Hernández de Elche |
Department: Departamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automática |
Issue Date: 2020-07-07 |
URI: http://hdl.handle.net/11000/7684 |
Abstract:
La seguridad vial se encuentra siempre en una mejora permanente, esto es debido a que siempre se podrá reducir el número de víctimas mortales en las carreteras o reducir el impacto de los accidentes en las personas, por eso en este trabajo fin de grado nos dedicaremos a analizar y buscar patrones dentro de las características que tienen estos accidentes para ver que conclusiones podemos obtener y si existe cierto margen de mejora.
Utilizaremos varias técnicas para el análisis de nuestros datos podríamos englobarlas como técnicas de big data, pero a veces este término resulta genérico y confuso, ya que big data se refiere al análisis de grandes cantidades de datos que pueden ser analizados con técnicas convencionales de computación.
De otra manera los campos de la inteligencia artificial como son el machine learning y deep learning si que se encuentran mejor definidos ya que cada uno es un subcampo del anterior. Podemos definir la inteligencia artificial como un intento de los ordenadores de aproximarse o intentar semejar el poder de raciocinio y el comportamiento de los humanos.
Nosotros centraremos principalmente nuestro análisis en el machine learning, que podemos definir como un conjunto de técnicas y algoritmos de carácter estadístico que permite hacer predicciones y buscar patrones en grandes conjuntos de datos.
Por lo que intentaremos aplicar las técnicas de machine learning a la seguridad vial para poder predecir la gravedad de los accidentes de tráfico en función de las características en las que se produjo un accidente
Road safety is always in permanent improvement, this is because you can
always reduce the number of fatalities on the roads or reduce the impact of
accidents on people. That's why in this final year project we will analyse and
look for patterns within the characteristics of these accidents to see what
conclusions we can draw and if there is some room for improvement.
We use several techniques for the analysis of our data, we could include them
as Big Data techniques, but sometimes this term is generic and confusing, since
Big Data refers to the analysis of large amounts of data that can be analysed
with computational techniques.
Otherwise, the fields of Artificial Intelligence such as Machine Learning and
Deep Learning if they are better defined and each one is a subfield of the
previous one. We can define artificial intelligence as an attempt by computers to
approximate or attempt to resemble the power of reason and
humans’behaviour. We will mainly focus our analysis on Machine Learning,
which we can define as a set of statistical techniques and algorithms that allow
us to make predictions and look for patterns in large data sets.
Therefore, we try to apply Machine Learning techniques road safety to be able
to predict the severity of traffic accidents based on the characteristics in which
an accident occurred.
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Keywords/Subjects: Big Data machine learning tráfico Accidentes aprendizaje automático aprendizaje supervisado |
Knowledge area: CDU: Ciencias aplicadas: Ingeniería. Tecnología |
Type of document: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Access rights: info:eu-repo/semantics/openAccess |
Appears in Collections: TFG-Ingeniería Electrónica y Automática Industrial
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