Proyecto final del Team 12 correspondiente al programa Data Science BEDU - Santander
En el presente respositorio se encuentran los archivos correspondientes al proyecto final de Data Science el cuál será presentado a un jurado en el Prototype Day. Dicho proyecto implementa los conocimiento adquiridos en el Módulo 5: Machine Learning impartido por el Team BEDU:
- Experto: Jaffet León Chavez
- Teaching Assistant: Uriel Rodríguez y Dalai Aguirre
- Learning Experience Executive: Carolina SR
El acoso sexual es una conducta de violencia hacia la mujer que ha ido en aumento en Instituciones educativas en los últimos años. Dicha acción de violencia dificulta la identificación clara del problema para trabajar en las medidas de prevención, atención, sanción y exposición informativa de este tipo de conductas que permita un entorno escolar seguro y adecuado para las estudiantes.
Desarrollo de algoritmo de clasificación de casos de acoso sexual con base en descripciones de acoso sexual hacia mujeres, mediante el uso de redes neuronales, con la finalidad de realizar una identificación rápida, precisa y oportuna de la categoría de cada uno de los casos.
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Introducción A pesar de que actualmente existen normativas para combatir el acoso sexual tanto nacional como internacionalmente; en México, la mayoría de las escuelas no se han trabajado en la elaboración de un plan de identificación y normativa específica orientada a la prevención, atención y sanción de este tipo de conductas, por lo que ante la falta de conocimiento y la regulación concreta, son las victimas las que sufren por dichas carencias.
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Tamaño de mercado Instituciones educativas públicas y privadas de nivel medio superior, superior y posgrado; al igual que el público femenino en general.
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Cliente objetivo Directivos y/o autoridades de las Instituciones Educativas
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Demanda
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Necesidad Los casos de acosos sexual escolar (y en general) han incrementado en los últimos años. Sin embargo, estos delitos suelen quedar impunes por las autoridades de la institución por falta de, en primer lugar, de una correcta identificación. Dado esto, nace la necesidad de realizar un registro con información relevante del caso y con una clasificación rápida y precisa, que permita que los regsitros de los casos sean procesados, revisados y solucionados lo más pronto posible.
- Ana Paula Machargo Gordillo
- Angelica Guadalupe Rivera Varela
- Jose Estefania Estrada Aguilar
- Martha Teresa Carrillo Acosta
- Python
- TensorFlow
- Conjunto de datos de entreneamiento: Safecity
- COnjunto de datos de prueba: IPN