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INTRODUCCIÓN

El curso de, MACHINE LEARNING APLICADO A LA GEOLOGÍA: Implementación con Python, se centra en un subcampo específico de aprendizaje automático llamado modelado predictivo y como este puede ser implementado en las distintas ramas de las ciencias geológicas esto a través de ejemplos aplicativos.

Este campo del aprendizaje automático es uno de los más útiles en las ramas geológicas e industria por su gran rendimiento y potencial en su uso. A diferencia de las estadísticas, donde los modelos se usan para comprender los datos, el modelado predictivo se enfoca en el desarrollo de modelos que hacen las predicciones más precisas a expensas de explicar por qué se hacen las predicciones.

A diferencia del campo más amplio del aprendizaje automático que podría utilizarse con datos en cualquier formato, el modelado predictivo se centra principalmente en datos tabulares (por ejemplo, tablas de números como en una hoja de cálculo).

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TEMARIO

Día 1:
Introducción a la inteligencia artificial.

  • Conceptos básicos de inteligencia artificial y machine learning.
  • Conjunto de datos Estándar.
  • Introducción a las aplicaciones de Inteligencia Artificial en Geología.

Día 2:
Inteligencia artificial en Geología.

  • Lenguaje de programación Python.
  • Librerías de Python.
  • Jupyter Notebook como nuestro entorno de machine learning.
  • Ejemplos aplicados de Inteligencia artificial en Geología.

Día 3:
Análisis de datos.

  • Cargar un conjunto de datos.
  • Estadística descriptiva.
  • Visualización de datos.
  • Taller: Trabajo de aplicación de diferentes técnicas analíticas de datos en un conjunto de datos de geología para problema de clasificación de litologías a partir de elementos traza.
  • Evaluación del taller.

Día 4:
Preprocesamiento de datos (1).

  • Preprocesamiento de datos.
  • Metodos de Transformacion de datos.
  • Aplicación en base de datos de geología.

Día 5:
Preprocesamiento de Datos (2).

  • Métodos de Remuestreo.
  • Evaluación de Métricas.
  • Aplicación en base de datos de geología.

Día 6:
  • Tratamiento de Datos.
    • Feature Selection.
    • Feature Importance.
    • Reducción de Dimensiones.

    Día 7:
  • Proyectos de Machine Learning aplicados en Geología, supervisado y No supervisado.
    • Tipos de proyectos de Machine Learning.
    • Desarrollo de proyectos.
    • Clasificación Multiclase de Litologías.
    • Clasificación de contexto tectónico.
    • Predicción de Targets de exploración.
    • Desarrollo de proyectos.

    Día 8:
  • Fase de modelado Algoritmos de Machine Learning.
    • Algoritmos Lineales de Clasificación.
    • Algoritmos No Lineales de Clasificación.
    • Algoritmos Lineales de Regresión.
    • Algoritmos No Lineales de Regresión.

    Día 9:
  • Fase de modelado Algoritmos ensamblados de Machine Learning.
    • Algoritmos Bagging.
    • Algoritmos Boosting.
    • Algoritmos Voting.
    • Evaluacion Taller.

    Día 10:
  • Optimización y Forecasting.
    • Configuración de Hiperparametros.
    • Guardar programa y desplegar.
    • Evaluación Final.






















    Ing. Aldo Carlos

    Geólogo egresado de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI).Especialista en Machine.

    Learning; ha gestionado y desarrollado programas de inteligencia artificial usando machine learning aplicado a las ciencias geológicas y minería. Actualmente brinda servicios de enseñanza de aplicación de Inteligencia Artificial en geología y minas en Perú y Chile.

































    FECHA DE INICIO :

    08 al 19 de Febrero del 2021

    HORA :

    06:00PM a 09:15PM

    MODALIDAD :

    ONLINE - 100% EN TIEMPO REAL

    FORMULARIO CONSULTAS DEL CURSO

    No dude en comunicarce con nosotros y de inmediato lo vamos a guiar en todo lo necesario.

    NOTA : Los campos que poseen (*) son considerados obligatorios.

    EMPRESAS PARTICIPANTES

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