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 periodos 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:
País
Entidad pública
Departamento Administrativo Nacional de Estadística
(DANE)
Ubicación en la estructura del Estado
Nivel
Clasificación COFOG
Palabra clave
Usa datos personales
Estado conocido del proyecto
Potencial aporte a ODS
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
G2B
G2G
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
2. Detección de eventos
3. Predicción
4. Personalización
5. Soporte de interacción
6. Optimización orientada a objetivos
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)
Nombre del repositorio
Sistemas automatizados de toma de decisiones en el sector público de Colombia (Versión V2) de la Universidad de los Andes
Fuentes primarias y secundarias del repositorio
Dashboard de seguimiento al Marco Ético de Inteligencia Artificial.
Datos Abiertos
Informe de Gestión del Sector de Información Estadística (julio 2020 – junio 2021). Informe al Congreso. (DANE; IGAC).
Decreto 1208 de 2022
Guía sobre la disponibilidad de información territorial para los objetivos de desarrollo sostenible.
Informe Github “Índice de pobreza multidimensional. Predicción del IPM censal usando aprendizaje de máquinas e imágenes satelitales.”
DANE- Github “IPM-Pobrezamultidimensional/README.”
Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) (15 de agosto 2024). Respuesta a derecho de petición sobre el sistema “Predicción del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) censal usando aprendizaje de máquinas e imágenes satelitales.”