DESCRIPCIÓN DEL CURSO

El curso Machine Learning aplicado a la Estimación de Recursos Minerales está diseñado para profesionales y estudiantes vinculados a geología, estimación de recursos y minería que buscan comprender cómo incorporar técnicas de Machine Learning dentro de los procesos de modelamiento, estimación y clasificación de recursos minerales.

A lo largo del curso, el participante conocerá el flujo general de estimación de recursos, los criterios tradicionales de clasificación y la forma en que herramientas como redes neuronales y clustering pueden complementar los métodos convencionales.

¿QUÉ ABORDA EL CURSO?

El contenido integra conceptos y aplicaciones relacionadas con:

Estimación y clasificación de recursos minerales.
Flujo general del proceso de estimación.
Modelamiento geológico aplicado a recursos.
Método implícito de modelamiento geológico.
Estimación geoestadística convencional.
Redes neuronales artificiales.
Clustering no supervisado.
Clasificación multicriterio.
Validación de resultados.

ENFOQUE DEL CURSO

El curso combina fundamentos de estimación de recursos con técnicas de Machine Learning, permitiendo comparar metodologías tradicionales con modelos basados en datos.

Se trabajará especialmente con:

Redes neuronales · Hiperparámetros · Clustering · Modelamiento geológico · Clasificación de recursos

El participante podrá comprender cómo estas herramientas pueden incorporarse dentro del flujo de estimación para complementar el análisis geológico y apoyar la interpretación de resultados.

APLICACIÓN PRÁCTICA

Los contenidos estarán orientados a:

Aplicar Machine Learning dentro del flujo de estimación de recursos.
Entrenar redes neuronales para procesos de estimación.
Comparar modelamiento geológico tradicional y modelos basados en redes neuronales.
Analizar criterios tradicionales y multicriterio de clasificación.
Utilizar clustering no supervisado para clasificación de recursos.
Aplicar técnicas de suavizado de clasificación.
Evaluar y validar los resultados obtenidos.

COMPETENCIAS DEL CURSO

Al finalizar, el participante podrá:

Comprender el flujo general de estimación y clasificación de recursos minerales.
Integrar técnicas de Machine Learning con metodologías tradicionales de estimación.
Aplicar redes neuronales y clustering en procesos de análisis y clasificación.
Comparar métodos geoestadísticos convencionales con enfoques basados en Machine Learning.
Interpretar y validar resultados considerando criterios geológicos y técnicos.
Reconocer los alcances y limitaciones del uso de Machine Learning en la estimación de recursos.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de comprender, aplicar e interpretar modelos de Machine Learning dentro de procesos de estimación y clasificación de recursos minerales, utilizándolos como herramientas complementarias al modelamiento geológico y a los métodos tradicionales de estimación.

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