This study compared two machine learning approaches to handwritten digit classification using the MNIST dataset: a Random Forest classifier implemented via the tidymodels ecosystem and a Convolutional Neural Network (CNN) implemented using the torch and luz packages in R.

Este proyecto desarrolla un análisis exploratorio y cuantitativo sobre los procesos de liquidación económica del uso de fauna silvestre nativa en Colombia, bajo el marco de la Ley 99 de 1993. Utilizando técnicas de ciencia de datos y estadística multivariada en R, el estudio aborda la complejidad de los sistemas de información ambiental para identificar patrones, sesgos y relaciones clave en el cálculo de tasas compensatorias.

Reporte académico sobre la movilidad en Cali, se analizan los patrones de desplazamiento basados en la encuesta de origen y destino de 2015

Projeto Fase 2 Feito pelos Alunos Murilo Lima e Rafael Antônio

Valentina Mejia