Detección y predicción de patrones de hurto de locales comerciales y viviendas en Cundinamarca mediante modelos de machine learning

Abstract

En Cundinamarca, el crimen, particularmente el hurto a viviendas y locales comerciales ha emergido como una preocupación significativa, especialmente en las zonas urbanas donde la densidad de población y la actividad económica crean un entorno propicio para actividades delictivas. A medida que las ciudades colombianas continúan expandiéndose y urbanizándose, los retos asociados con la prevención del delito también aumentan. Las autoridades locales y las fuerzas de seguridad enfrentan la creciente dificultad de gestionar recursos limitados de manera eficiente, mientras intentan anticiparse a los crímenes y prevenirlos antes de que ocurran.

In Cundinamarca, crime, particularly burglary of homes and businesses, has emerged as a significant concern, especially in urban areas where population density and economic activity create an environment conducive to criminal activity. As Colombian cities continue to expand and urbanize, the challenges associated with crime prevention also increase. Local authorities and security forces face the increasing difficulty of managing limited resources efficiently while attempting to anticipate and prevent crimes before they occur.