Zúñiga Cañón, Claudia LilianaChaparro Cuadros, Cristian Alejandro2024-06-092024-06-092020https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2091El Grupo de Investigación COMBA I+D de la Universidad Santiago de Cali, junto con la Universidad de Vigo y el Centro Universitario de la Defensa de España (CUD), han desarrollado el macroproyecto llamado Urb@nEcoLife. El cual busca, a través de una red de sensores móviles, capturar datos relacionados con la contaminación del aire. En el siguiente trabajo se muestra la implementación de la metodología Cross-Industry Standard Process for Data Mining CRISDM, con el fin de resolver y predecir posibles problemas medio ambientales de la ciudad Cali – Colombia, usando como base un algoritmo de red neuronal recurrente para procesar las series de tiempo armadas de los datos de contaminación de los años 2010 – 2017. Dentro del proyecto se exploraron.66 p.application/pdfspaMachine learningDeep learningData analyticsUrban dataDesarrollo de un componente de Deep Learning para el procesamiento de datos medio ambientales para la plataforma URB@NECOLIFEhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2