Predicción del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) censal usando aprendizaje de máquinas e imágenes satelitales
Esta es una metodología diseñada, con el uso de imágenes satelitales y aprendizaje automático, para estimar el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) a nivel municipal y por manzanas en las cabeceras municipales para los períodos intercensales. Con el objetivo de obtener otras mediciones del IPM y mitigar así posibles limitaciones en las mediciones existentes.
- Fecha de publicación de esta ficha:
Entidad pública
Departamento Administrativo Nacional de Estadística
(DANE)
(DANE)
Ubicación en la estructura del Estado
Ejecutivo
Nivel
Nacional
Clasificación COFOG
Servicios públicos generales
Palabra clave
Reconocimiento de objetos
Fecha de inicio del piloto o fecha de entrada en producción del sistema
2020
Estado conocido del proyecto
Pilotaje
Usa datos personales
No
Tipo de SDA
Inteligencia Artificial (IA)
Potencial aporte a ODS
1. Fin de la pobreza
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Cumplimiento de la ley
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
No
G2B
No
G2G
Sí
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
Sí
2. Detección de eventos
No
3. Predicción
Sí
4. Personalización
No
5. Soporte de interacción
No
6. Optimización orientada a objetivos
No
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
No