Teledetección de rotura de diques de relave en minería utilizando imágenes satelitales y Machine Learning
Resumen
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El presente trabajo de investigación pretende generar información sobre los pasos a seguir y las opciones que existen para implementar un algoritmo de “aprendizaje supervisado” (Stochastic Gradient Descent, Random Forests, etc.) de Machine Learning capaz de clasificar imágenes satelitales de diques de relaves de acuerdo a la probabilidad de rotura. Esto se hará con la finalidad de reducir costos y tiempo en los procesos de evaluación o supervisión, específicamente en casos en los que el administrado no reporta la contingencia mencionada.
El presente trabajo de investigación pretende generar información sobre los pasos a seguir y las opciones que existen para implementar un algoritmo de “aprendizaje supervisado” (Stochastic Gradient Descent, Random Forests, etc.) de Machine Learning capaz de clasificar imágenes satelitales de diques de relaves de acuerdo a la probabilidad de rotura. Esto se hará con la finalidad de reducir costos y tiempo en los procesos de evaluación o supervisión, específicamente en casos en los que el administrado no reporta la contingencia mencionada.
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