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{"found_url":"https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/cd0983dc-9c94-4e10-b23b-8088e92a3ed7","crawl_time":1768436855,"first_indexed_time":0,"http_code":200,"src_unparsed":"co,edu,unal!repositorio,\/items\/cd0983dc-9c94-4e10-b23b-8088e92a3ed7 s443","src_root_hash":"16009544033961288977","history_drop_reason":null,"meta_title":"On the performance of Kernel Density Estimation using Density Matrices","meta_descriptions":["Density estimation methods can be used to solve a variety of statistical and machine learning challenges. They can be used to tackle a variety of problems, including anomaly detection, generative models, semi-supervised learning, compression, and text-to-speech. A popular technique to find density estimates for new samples in a non parametric set up is Kernel Density Estimation, a method which suffers from costly evaluations especially for large data sets and higher dimensions. In this thesis we want to compare the performance of the novel method Kernel Density Estimation using Density Matrices introduced by González et al. [9] against other state-of-the-art fast procedures for estimating the probability density function in different sets of complex synthetic scenarios. Our experimental results show that this novel method is a competitive strategy to calculate density estimates among its competitors and also show advantages when performing on large data sets and high dimensions."],"attrs_boilerpipe_text":"Resumen\nLos métodos de estimación de densidad se pueden aplicar a diferentes problemas en estadística y aprendizaje automático. Se pueden utilizar para resolver tareas como detección\r\nde anomalías, modelos generativos, aprendizaje semi-supervisado, compresión, conversión de\r\ntexto a voz, entre otras. 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Reanudación: Una vez reiniciadas las actividades administrativas, los documentos serán revisados y publicados en orden de llegada.\n\n[![Logotipo del repositorio](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/escudoUnal.svg)](https:\/\/unal.edu.co\/)\n\n![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/sealColombia.png)\n\n[Created with Sketch.](mailto:bdigital_nal@unal.edu.co)\n\n[Created with Sketch.](https:\/\/www.facebook.com\/dirsinab)\n\n[Created with Sketch.](https:\/\/x.com\/bdigitalun)\n\n[Created with Sketch.](https:\/\/www.youtube.com\/user\/CanalSinab)\n\nEnglish\n\nEspañol\n\n[repositorio.unal.edu.co](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/home)\n\n![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/sealColombia.png)\n\n[![Logotipo del repositorio](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/dspace-logo.png)](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/home)\n\n- [Página de inicio](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/home)\n- [Biblioteca digital](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/servicios\/biblioteca-digital)\n- [Información y directrices](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/servicios\/servicios-en-linea\/entrega-de-tesis-y-publicaciones-en-linea)\n- [Entrega de tesis](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/mydspace?configuration=workspace)\n- [Contáctenos](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/servicios\/biblioteca-digital\/directorio-biblioteca-digital)\n\nIniciar sesión\n\n[¿Has olvidado tu contraseña?](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/forgot)\n\n[Comunidades](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/community-list)\n\n[Todo DSpace]()\n\n[Estadísticas](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/statistics\/items\/cd0983dc-9c94-4e10-b23b-8088e92a3ed7)\n\n1. [Inicio](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/)\n2. [Tesis y Disertaciones](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/communities\/199edae7-e0a9-4b60-833d-f581145ec3fe)\n3. [Sede Bogotá](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/communities\/9a58ed40-6698-4c4d-ba66-cfa469794b4f)\n4. [Facultad de Ciencias](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/communities\/a9a9413a-026a-4f7d-b87b-3c156565f87f)\n5. [Maestría en Ciencias - Estadística](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/collections\/ed52a0ea-1778-40a4-9d68-89206bff8c4c)\n6. On the performance of Kernel Density Estimation using Density Matrices\n\n# On the performance of Kernel Density Estimation using Density Matrices\nCargando...\n\n![Miniatura]()\n\n## Archivos\n[Main thesis document. (30.43 MB)](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/bitstreams\/ae9d2ad8-f544-4330-8f7d-6831d4f7eb21\/download)\n\n## Autores\n[Osorio Ramírez, Juan Felipe](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/author?startsWith=Osorio%20Ram%C3%ADrez,%20Juan%20Felipe)\n\n## Director\n[González Osorio, Fabio Augusto](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/advisor?startsWith=Gonz%C3%A1lez%20Osorio,%20Fabio%20Augusto)  \n[Gallego Mejia, Joseph Alejandro](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/advisor?startsWith=Gallego%20Mejia,%20Joseph%20Alejandro)\n\n## Tipo de contenido\n[Trabajo de grado - Pregrado](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/type?startsWith=Trabajo%20de%20grado%20-%20Pregrado)\n\n## Document language:\nInglés\n\n## Fecha\n[2021-07-30](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/dateissued?startsWith=2021-07-30)\n## Título de la revista\n## ISSN de la revista\n## Título del volumen\nGestores bibliográficos\n\n.bib (BibTeX, CiteULike)\n\n.ris (Mendeley, Zotero)\n\n.rfw (Refworks)\n\nCitar documento\n\n## Resumen\nLos métodos de estimación de densidad se pueden aplicar a diferentes problemas en estadística y aprendizaje automático. Se pueden utilizar para resolver tareas como detección de anomalías, modelos generativos, aprendizaje semi-supervisado, compresión, conversión de texto a voz, entre otras. Una técnica popular para encontrar estimaciones de densidad de nuevas muestras en una configuración no paramétrica se realiza a través de Estimación Kernel de Densidad, un método que adolece de evaluaciones costosas, especialmente para conjuntos de datos grandes y dimensiones altas. En esta tesis queremos comparar el rendimiento del método novedoso Estimación Kernel de Densidad usando Matrices de Densidad introducido por González et al. \\[9\\] con otros procedimientos rápidos estado-del-arte para estimar la función de densidad de probabilidad en diferentes conjuntos de escenarios sintéticos complejos. Nuestros resultados experimentales muestran que este novedoso método es una estrategia competitiva de calcular estimaciones de densidad entre sus competidores y también muestra ventajas cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos y altas dimensiones. El software utilizado para probar el método propuesto está disponible en línea. (Texto tomado de la fuente)\n## Abstract\n## Palabras clave propuestas\n[Density matrix](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/proposal?startsWith=Density%20matrix); [Kernel Density Estimation](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/proposal?startsWith=Kernel%20Density%20Estimation); [Random Fourier Features](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/proposal?startsWith=Random%20Fourier%20Features); [Quantum System](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/proposal?startsWith=Quantum%20System); [Matriz de Densidad](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/proposal?startsWith=Matriz%20de%20Densidad); [Matriz de Densidad](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/proposal?startsWith=Matriz%20de%20Densidad); [Estimación Kernel de Densidad](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/proposal?startsWith=Estimaci%C3%B3n%20Kernel%20de%20Densidad); [Características Aleatorias de Fourier](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/proposal?startsWith=Caracter%C3%ADsticas%20Aleatorias%20de%20Fourier); [Sistema Cuántico](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/browse\/proposal?startsWith=Sistema%20Cu%C3%A1ntico)\n## Descripción\n## Palabras clave\n## Citación\n## URI\n<https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/handle\/unal\/80040>\n\n## Colecciones\n[Maestría en Ciencias - Estadística](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/collections\/ed52a0ea-1778-40a4-9d68-89206bff8c4c)\n\n[Página completa del ítem](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/cd0983dc-9c94-4e10-b23b-8088e92a3ed7\/full)\n\n[![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/cities\/nivel-central.jpg) Nivel nacional](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/ \"Nivel nacional\")\n\n[![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/cities\/amazonia.jpg) Amazonía](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/sede-amazonia \"Amazonía\")\n\n[![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/cities\/bogota.jpg) Bogotá](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/sede-bogota \"Bogotá\")\n\n[![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/cities\/caribe.jpg) Caribe](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/sede-caribe \"Caribe\")\n\n[![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/cities\/la-paz.jpg) La Paz](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/sede-la-paz \"La Paz\")\n\n[![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/cities\/manizales.jpg) Manizales](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/sede-manizales \"Manizales\")\n\n[![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/cities\/medellin.jpg) Medellín](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/sede-medellin \"Medellín\")\n\n[![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/cities\/orinoquia.jpg) Orinoquía](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/sede-orinoquia \"Orinoquía\")\n\n[![](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/items\/assets\/custom\/images\/cities\/palmira.jpg) Palmira](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/sede-palmira \"Palmira\")\n\n[Bibliotecas UNAL](https:\/\/bibliotecas.unal.edu.co\/)\n\n[Catálogo UNAL](https:\/\/catalogo.unal.edu.co\/)\n\n[Recursos UNAL](https:\/\/bases.unal.edu.co\/)\n\n[Repositorio institucional UNAL](https:\/\/repositorio.unal.edu.co\/home)\n\n[Portal de revistas UNAL](https:\/\/revistas.unal.edu.co\/)\n\n[Facebook](https:\/\/es-es.facebook.com\/dirsinab)\n\n[Twitter](https:\/\/x.com\/dirsinab)\n\n[YouTube](https:\/\/www.youtube.com\/user\/CanalSinab)\n\n[Email](mailto:dirsinab@unal.edu.co)\n\n[RSS](https:\/\/es-es.facebook.com\/dirsinab)\n\n- [Régimen legal](https:\/\/legal.unal.edu.co\/rlunal\/home)\n- [Contratación](https:\/\/portaladquisiciones.unal.edu.co\/)\n- [Rendición de cuentas](https:\/\/launalcuenta.unal.edu.co\/)\n- [Pago virtual](https:\/\/pagovirtual.unal.edu.co\/index.php)\n- 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Meta Description	Density estimation methods can be used to solve a variety of statistical and machine learning challenges. They can be used to tackle a variety of problems, including anomaly detection, generative models, semi-supervised learning, compression, and text-to-speech. A popular technique to find density estimates for new samples in a non parametric set up is Kernel Density Estimation, a method which suffers from costly evaluations especially for large data sets and higher dimensions. In this thesis we want to compare the performance of the novel method Kernel Density Estimation using Density Matrices introduced by González et al. [9] against other state-of-the-art fast procedures for estimating the probability density function in different sets of complex synthetic scenarios. Our experimental results show that this novel method is a competitive strategy to calculate density estimates among its competitors and also show advantages when performing on large data sets and high dimensions.
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Boilerpipe Text	Resumen Los métodos de estimación de densidad se pueden aplicar a diferentes problemas en estadística y aprendizaje automático. Se pueden utilizar para resolver tareas como detección de anomalías, modelos generativos, aprendizaje semi-supervisado, compresión, conversión de texto a voz, entre otras. Una técnica popular para encontrar estimaciones de densidad de nuevas muestras en una configuración no paramétrica se realiza a través de Estimación Kernel de Densidad, un método que adolece de evaluaciones costosas, especialmente para conjuntos de datos grandes y dimensiones altas. En esta tesis queremos comparar el rendimiento del método novedoso Estimación Kernel de Densidad usando Matrices de Densidad introducido por González et al. [9] con otros procedimientos rápidos estado-del-arte para estimar la función de densidad de probabilidad en diferentes conjuntos de escenarios sintéticos complejos. Nuestros resultados experimentales muestran que este novedoso método es una estrategia competitiva de calcular estimaciones de densidad entre sus competidores y también muestra ventajas cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos y altas dimensiones. El software utilizado para probar el método propuesto está disponible en línea. (Texto tomado de la fuente)
Markdown	Skip to main content En 4 día(s), 4 hora(s) y 12 minuto(s): El Repositorio Institucional UNAL informa a la comunidad universitaria que, con motivo del periodo de vacaciones colectivas, el servicio de publicación estará suspendido: Periodo de cierre: Del 20 de diciembre al 18 de enero de 2026. Sobre los depósitos: Durante este tiempo, los usuarios podrán continuar realizando el depósito respectivo de sus trabajos en la plataforma. Reanudación: Una vez reiniciadas las actividades administrativas, los documentos serán revisados y publicados en orden de llegada. [![Logotipo del repositorio](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/escudoUnal.svg)](https://unal.edu.co/) ![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/sealColombia.png) [Created with Sketch.](mailto:bdigital_nal@unal.edu.co) [Created with Sketch.](https://www.facebook.com/dirsinab) [Created with Sketch.](https://x.com/bdigitalun) [Created with Sketch.](https://www.youtube.com/user/CanalSinab) English Español [repositorio.unal.edu.co](https://repositorio.unal.edu.co/home) ![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/sealColombia.png) [![Logotipo del repositorio](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/dspace-logo.png)](https://repositorio.unal.edu.co/home) - [Página de inicio](https://repositorio.unal.edu.co/home) - [Biblioteca digital](https://bibliotecas.unal.edu.co/servicios/biblioteca-digital) - [Información y directrices](https://bibliotecas.unal.edu.co/servicios/servicios-en-linea/entrega-de-tesis-y-publicaciones-en-linea) - [Entrega de tesis](https://repositorio.unal.edu.co/mydspace?configuration=workspace) - [Contáctenos](https://bibliotecas.unal.edu.co/servicios/biblioteca-digital/directorio-biblioteca-digital) Iniciar sesión [¿Has olvidado tu contraseña?](https://repositorio.unal.edu.co/forgot) [Comunidades](https://repositorio.unal.edu.co/community-list) [Todo DSpace]() [Estadísticas](https://repositorio.unal.edu.co/statistics/items/cd0983dc-9c94-4e10-b23b-8088e92a3ed7) 1. [Inicio](https://repositorio.unal.edu.co/) 2. [Tesis y Disertaciones](https://repositorio.unal.edu.co/communities/199edae7-e0a9-4b60-833d-f581145ec3fe) 3. [Sede Bogotá](https://repositorio.unal.edu.co/communities/9a58ed40-6698-4c4d-ba66-cfa469794b4f) 4. [Facultad de Ciencias](https://repositorio.unal.edu.co/communities/a9a9413a-026a-4f7d-b87b-3c156565f87f) 5. [Maestría en Ciencias - Estadística](https://repositorio.unal.edu.co/collections/ed52a0ea-1778-40a4-9d68-89206bff8c4c) 6. On the performance of Kernel Density Estimation using Density Matrices # On the performance of Kernel Density Estimation using Density Matrices Cargando... ![Miniatura]() ## Archivos [Main thesis document. (30.43 MB)](https://repositorio.unal.edu.co/bitstreams/ae9d2ad8-f544-4330-8f7d-6831d4f7eb21/download) ## Autores [Osorio Ramírez, Juan Felipe](https://repositorio.unal.edu.co/browse/author?startsWith=Osorio%20Ram%C3%ADrez,%20Juan%20Felipe) ## Director [González Osorio, Fabio Augusto](https://repositorio.unal.edu.co/browse/advisor?startsWith=Gonz%C3%A1lez%20Osorio,%20Fabio%20Augusto) [Gallego Mejia, Joseph Alejandro](https://repositorio.unal.edu.co/browse/advisor?startsWith=Gallego%20Mejia,%20Joseph%20Alejandro) ## Tipo de contenido [Trabajo de grado - Pregrado](https://repositorio.unal.edu.co/browse/type?startsWith=Trabajo%20de%20grado%20-%20Pregrado) ## Document language: Inglés ## Fecha [2021-07-30](https://repositorio.unal.edu.co/browse/dateissued?startsWith=2021-07-30) ## Título de la revista ## ISSN de la revista ## Título del volumen Gestores bibliográficos .bib (BibTeX, CiteULike) .ris (Mendeley, Zotero) .rfw (Refworks) Citar documento ## Resumen Los métodos de estimación de densidad se pueden aplicar a diferentes problemas en estadística y aprendizaje automático. Se pueden utilizar para resolver tareas como detección de anomalías, modelos generativos, aprendizaje semi-supervisado, compresión, conversión de texto a voz, entre otras. Una técnica popular para encontrar estimaciones de densidad de nuevas muestras en una configuración no paramétrica se realiza a través de Estimación Kernel de Densidad, un método que adolece de evaluaciones costosas, especialmente para conjuntos de datos grandes y dimensiones altas. En esta tesis queremos comparar el rendimiento del método novedoso Estimación Kernel de Densidad usando Matrices de Densidad introducido por González et al. \[9\] con otros procedimientos rápidos estado-del-arte para estimar la función de densidad de probabilidad en diferentes conjuntos de escenarios sintéticos complejos. Nuestros resultados experimentales muestran que este novedoso método es una estrategia competitiva de calcular estimaciones de densidad entre sus competidores y también muestra ventajas cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos y altas dimensiones. El software utilizado para probar el método propuesto está disponible en línea. (Texto tomado de la fuente) ## Abstract ## Palabras clave propuestas [Density matrix](https://repositorio.unal.edu.co/browse/proposal?startsWith=Density%20matrix); [Kernel Density Estimation](https://repositorio.unal.edu.co/browse/proposal?startsWith=Kernel%20Density%20Estimation); [Random Fourier Features](https://repositorio.unal.edu.co/browse/proposal?startsWith=Random%20Fourier%20Features); [Quantum System](https://repositorio.unal.edu.co/browse/proposal?startsWith=Quantum%20System); [Matriz de Densidad](https://repositorio.unal.edu.co/browse/proposal?startsWith=Matriz%20de%20Densidad); [Matriz de Densidad](https://repositorio.unal.edu.co/browse/proposal?startsWith=Matriz%20de%20Densidad); [Estimación Kernel de Densidad](https://repositorio.unal.edu.co/browse/proposal?startsWith=Estimaci%C3%B3n%20Kernel%20de%20Densidad); [Características Aleatorias de Fourier](https://repositorio.unal.edu.co/browse/proposal?startsWith=Caracter%C3%ADsticas%20Aleatorias%20de%20Fourier); [Sistema Cuántico](https://repositorio.unal.edu.co/browse/proposal?startsWith=Sistema%20Cu%C3%A1ntico) ## Descripción ## Palabras clave ## Citación ## URI <https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/80040> ## Colecciones [Maestría en Ciencias - Estadística](https://repositorio.unal.edu.co/collections/ed52a0ea-1778-40a4-9d68-89206bff8c4c) [Página completa del ítem](https://repositorio.unal.edu.co/items/cd0983dc-9c94-4e10-b23b-8088e92a3ed7/full) [![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/cities/nivel-central.jpg) Nivel nacional](https://bibliotecas.unal.edu.co/ "Nivel nacional") [![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/cities/amazonia.jpg) Amazonía](https://bibliotecas.unal.edu.co/sede-amazonia "Amazonía") [![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/cities/bogota.jpg) Bogotá](https://bibliotecas.unal.edu.co/sede-bogota "Bogotá") [![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/cities/caribe.jpg) Caribe](https://bibliotecas.unal.edu.co/sede-caribe "Caribe") [![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/cities/la-paz.jpg) La Paz](https://bibliotecas.unal.edu.co/sede-la-paz "La Paz") [![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/cities/manizales.jpg) Manizales](https://bibliotecas.unal.edu.co/sede-manizales "Manizales") [![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/cities/medellin.jpg) Medellín](https://bibliotecas.unal.edu.co/sede-medellin "Medellín") [![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/cities/orinoquia.jpg) Orinoquía](https://bibliotecas.unal.edu.co/sede-orinoquia "Orinoquía") [![](https://repositorio.unal.edu.co/items/assets/custom/images/cities/palmira.jpg) Palmira](https://bibliotecas.unal.edu.co/sede-palmira "Palmira") [Bibliotecas UNAL](https://bibliotecas.unal.edu.co/) [Catálogo UNAL](https://catalogo.unal.edu.co/) [Recursos UNAL](https://bases.unal.edu.co/) [Repositorio institucional UNAL](https://repositorio.unal.edu.co/home) [Portal de revistas UNAL](https://revistas.unal.edu.co/) [Facebook](https://es-es.facebook.com/dirsinab) [Twitter](https://x.com/dirsinab) [YouTube](https://www.youtube.com/user/CanalSinab) [Email](mailto:dirsinab@unal.edu.co) [RSS](https://es-es.facebook.com/dirsinab) - [Régimen legal](https://legal.unal.edu.co/rlunal/home) - [Contratación](https://portaladquisiciones.unal.edu.co/) - [Rendición de cuentas](https://launalcuenta.unal.edu.co/) - [Pago virtual](https://pagovirtual.unal.edu.co/index.php) - [Calidad](https://siga.unal.edu.co/) - [Talento humano](https://personal.unal.edu.co/) - [Ofertas de empleo](https://personal.unal.edu.co/) - [Concurso docente](https://docentes.unal.edu.co/concurso-profesoral/) - [Control interno](https://controlinterno.unal.edu.co/) - [Buzón de notificaciones](https://unal.edu.co/buzon-de-notificaciones/) - [Correo institucional](https://smartkey.xertica.com/cloudkey/a/unal.edu.co/user/login) - [Redes Sociales](https://redessociales.unal.edu.co/) - [Quejas y reclamos](https://quejasyreclamos.unal.edu.co/) - [Encuesta](https://unal.edu.co/egresados) - [Estadísticas](https://www.onp.unal.edu.co/) - [Mapa del sitio](https://repositorio.unal.edu.co/items/cd0983dc-9c94-4e10-b23b-8088e92a3ed7) - [FAQ](https://repositorio.unal.edu.co/items/cd0983dc-9c94-4e10-b23b-8088e92a3ed7) - [Atención en línea](https://unal.edu.co/atencion-en-linea/) - [Contáctenos](https://repositorio.unal.edu.co/items/cd0983dc-9c94-4e10-b23b-8088e92a3ed7) - [Glosario](https://repositorio.unal.edu.co/items/cd0983dc-9c94-4e10-b23b-8088e92a3ed7) - Contacto página web: Avenida El Dorado No. 44A-40, Ed. 571, piso 4o. 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