Implementación de modelos predictivos en recuperación de cobre con datos de laboratorio.
| Guia | Coguia Externo | ||
|---|---|---|---|
| Áreas | Ciencia e Ingeniería de datos, Ingeniería de software, Inteligencia artificial | ||
| Sub Áreas | Minería de datos, Desarrollo de software, Aprendizaje de máquina | ||
| Estado | Disponible | ||
Descripción
Este tema de memoria se realiza con la empresa GRUPO CASTRO MINERALS. En este proyecto se busca la generación de modelos predictivos de recuperaciones de cobre para pruebas de laboratorio en base a caracterizaciones de minerales. Se trabajará con datos reales (tablas) de pruebas realizadas dentro del laboratorio. Se estima un tiempo de desarrollo de 3 a 5 meses. Se recomienda conocimientos generales de al menos Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost / LightGBM) y modelamiento estadístico, algoritmos de regresión de Machine Learning, bases de datos SQL.