Metodología de Machine Learning - Teoría y Aplicación en el Procesamiento de Minerales

Finalmente a partir del 26 de Noviembre del 2022, estará disponible el PPT en formato PDF sobre tópicos generales y  guía propia sobre Metodología de Machine Learning - Teoría y Aplicación en el Procesamiento de Minerales

Si deseas recibir esta información, comunícate por correo a pedrocastellarestorres@gmail.com para brindarte mayor información. 

El Contenido del PPT en PDF: (Un resumen de este camino recorrido desde hace dos años. Cada Slide del ppt es un tema a profundizar.)

1.       Machine Learning

2.       Data Mining. El Ciclo de Vida aplicado para un Futuro Metalurgista Data Science

3.       Machine Learning Vs Estadística Tradicional

4.       Inteligencia Artificial y Deep Learning.

5.       Los principales pilares del Machine Learning.

6.       El error más común para las organizaciones que están pensando en implementar Machine Learning o Data Mining

7.       La Filosofía del Modelo Predictivo

8.       Los ejes principales hacia una Transformación Digital.

9.       El cambio en la tecnología, individuos, empresas, y las políticas públicas.

10.   Cultura Data Driven

11.   Gestión de Datos

12.   Big Data

13.   Análisis de Datos

a.       Descriptiva (Estadística del pasado)

b.       Predictiva (Algoritmos de lo que queremos predecir en el futuro)

c.       Prescriptiva (Aplicar y descubrir qué tenemos que hacer para obtener los resultados que queremos y cambiar el Futuro)