El problema

Un catálogo sísmico histórico tiene miles de registros con magnitud, profundidad y coordenadas. La pregunta: ¿puede una red neuronal estimar una variable sísmica a partir de las demás, en un dominio tan ruidoso como los terremotos?

Resolución

  • Preparación del conjunto histórico con Pandas y NumPy: selección de variables, normalización y división entre entrenamiento y prueba con Scikit-learn.
  • Red neuronal densa en Keras (capas Dense), entrenada durante 50 épocas con MSE como función de pérdida — es un problema de regresión, no de clasificación.
  • Curvas de pérdida con Matplotlib para controlar la convergencia y detectar sobreajuste.

Tecnologías

Python · TensorFlow · Keras · Scikit-learn · Pandas

Conocimiento demostrado

Transformación de datos geofísicos ruidosos, preparación para arquitectura de datos: la red converge, pero el techo de precisión lo pone la señal disponible en los datos, no la cantidad de capas.

Recursos