Implementación de un algoritmo ML de aprendizaje no supervisado para la creación de un cronograma de mantenimiento vial de las vías rurales de la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas

Abstract

Este trabajo investiga la optimización del mantenimiento vial en Santo Domingo de los Tsáchilas mediante el uso de algoritmos de Machine Learning no supervisados, específicamente a través del análisis de clústeres. Utilizando la metodología CRISP-DM, se analizaron datos históricos y actuales de las vías, enfocándose en variables como longitud, estado de la vía, y producción económica, para identificar patrones y priorizar intervenciones de mantenimiento. Los resultados muestran una segmentación efectiva de las vías que permite una planificación de mantenimiento más precisa y enfocada.