Torres Colmenares, Oscar FernandoPérez Carvajal, Edwin RobertPinzón Ramírez, Daniel FelipeGarcia Barreto, Germán Alberto (Catalogador)2025-04-212025-04-212025-01-17http://hdl.handle.net/11349/94942El objetivo de este estudio es el de comparar la validez y efectividad de los algoritmos de inteligencia artificial Gradient Boosting y Random Forest al momento de realizar la estimación de zonas de valor de terrenos netamente rurales de los Corregimientos de San Sebastián de Palmitas, comuna 50 y San Cristóbal, comuna 60 ubicados en la zona rural de la ciudad de Medellín, Antioquía. La investigación desarrollada es de tipo aplicada, con un diseño experimental, realizado con una muestra de 570 predios netamente rurales de los corregimientos elegidos en la ciudad de Medellín. La técnica principal de recolección de datos fue la consulta de fuentes secundarias dispuestas al libre uso por parte de la Alcaldía de la ciudad de Medellín. Se concluye que, las validaciones cruzadas y las pruebas gráficas demuestran que los algoritmos de inteligencia artificial pueden constituir una herramienta válida para la constitución de zonas de valor, de la misma manera es pertinente decir que en el caso de buscar valores más precisos pero menos exactos en ruralidades tradicionales el algoritmo Random Forest parece tener un mejor desempeño, mientras que en el caso de querer aumentar la exactitud en ruralidades tecnificadas o poco convencionales, es el algoritmo Gradient Boosting el que representa una herramienta mucho más adecuada.This study aim to compare the validity and effectiveness of the artificial intelligence algorithms Gradient Boosting and Random Forest for estimating the value zones of purely rural lands in the districts of San Sebastián de Palmitas, commune 50 and San Cristóbal, commune 60 located in the rural area of ​​the city of Medellín, Antioquia. The research carried out is of an applied type, with an experimental design, carried out with a sample of 570 purely rural properties of the selected districts in the city of Medellín. The main data collection technique was the consultation of secondary sources available for free use by the Mayor's Office of the city of Medellín. It is concluded that cross-validation and graphical tests confirm the effectiveness of artificial intelligence algorithms as a tool for the constitution of value zones. In the same way, it is pertinent to say that in the case of searching for more precise but less exact values ​​in traditional rural areas, the Random Forest algorithm seems to have a better performance, while in the case of wanting to increase accuracy in technologically advanced or unconventional rural areas, it is the Gradient Boosting algorithm that represents a much more suitable tool.pdfspaAlgoritmos de Inteligencia ArtificialZonas de valorTerrenos ruralesGradient BoostingRandom ForestRuralidad tradicionalRuralidad tecnificadabachelorThesisEspecialización en Avalúos --Tesis y disertaciones académicasInteligencia artificialAlgoritmos evolutivosDesarrollo ruralInteligencia artificial -- Procesamiento de datosInteligencia artificial -- AlgoritmosOpenAccessArtificial intelligence algorithmsLand value estimationRural landRandom ForestGradient BoostingTraditional rural areasTechnified rural areasAbierto (Texto Completo)