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Red neuronal para la clasificación de individuos en grupos étnicos para el censo poblacional de Colombia 2018.
Fecha de publicación: 21/12/2021
En Colombia la caracterización de su población de la población es de gran ayuda para establecer la inversión de su políticas públicas, sin embargo aún no se ha desarrollado una metodología certera para obtener información real sobre algunos de sus habitantes. El desarrollo de modelos de clasificación especialmente las redes neuronales es de gran ayuda a la hora de darnos una idea sobre la posible errónea clasificación. Este trabajo desarrolla una ejecución de un modelo autoencoder para la reclasificación étnica sobre el censo Colombiano de 2018 con el cual desarrollamos una alternativa para revisar el comportamiento de los habitantes de Colombia post toma de información.
Palabras Clave: Autoencoder, encoder, clasificación, red neuronal.
Departamento
BOGOTÁ, D.C.
Municipio
BOGOTÁ, D.C.
Autor
Entidad pública
Sector
Tipo de producto
Detalles Big Data
Url Codigo de fuente
Algoritmos
El entrenamiento de la red neuronal se llevo a cabo en un entorno distribuido en lenguaje python, se utilizó librerias como sparkML y Keras.
Metodología
Se diseñaron dos tipos de red neuronal, autoencoder y perceptrón multicapa, finalmente se mostraron sus respectivas métricas de evaluación.
El insumo de este proyecto ha sido tener una herramienta que ejerza la tarea de clasificación de los individuos afrodescendientes, como apoyo para identificar un número de población más cercano a la realidad, debido a que el método de recolección de esta información es una pregunta de autorreconocimiento de la etnia, esto en general, esta sujeto a sesgo en la respuesta del encuestado.
El insumo de este proyecto ha sido tener una herramienta que ejerza la tarea de clasificación de los individuos afrodescendientes, como apoyo para identificar un número de población más cercano a la realidad, debido a que el método de recolección de esta información es una pregunta de autorreconocimiento de la etnia, esto en general, esta sujeto a sesgo en la respuesta del encuestado.
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