La escena se repite a diario en muchas ciudades de América Latina. Un patrullero recibe el mensaje por radio y trata de dirigirse lo más rápidamente posible al lugar de los hechos, activando sus sirenas para esquivar embotellamientos e incrementando el peligro de decenas de peatones y automovilistas. Cuando llega a destino, o los criminales ya han huido, o si la situación … [Lee más...] Acerca de ¿Es posible construir un algoritmo para explicar el crimen?
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Tecnologías de Doble Filo para la Prevención del Crimen
Hace un siglo, el criminólogo Cesare Lombroso teorizó que nuestros rasgos faciales podrían determinar si somos delincuentes o no. Esta darwinista y positivista teoría estaba basada en la idea de que sólo podemos hacer inferencias válidas sobre el mundo al observarlo y medirlo, y más polémicamente aún, que algunas personas son menos evolucionadas que otras y por lo tanto más … [Lee más...] Acerca de Tecnologías de Doble Filo para la Prevención del Crimen
“Machine Learning” y “MoneyBall”: Lecciones para prevenir y predecir la violencia doméstica
Por Robert Pantzer La película “Money Ball” cuenta la historia real de Billie Beane, gerente del equipo de béisbol “Oakland Athletics”. Al principio del 2002 el equipo era mediocre y sin dinero. Beane, actuado por Brad Pitt, contrata a Peter Brand, un joven economista de Yale con ideas radicales sobre cómo identificar el valor de los jugadores. Reemplazan el método tradicional … [Lee más...] Acerca de “Machine Learning” y “MoneyBall”: Lecciones para prevenir y predecir la violencia doméstica
