Descripción general
Un Modelo de Fusión de Datos es un modelo especializado de aprendizaje automático (machine learning) diseñado para procesar y clasificar datos de imágenes. En exploración mineral, estos modelos analizan datos geoespaciales para ayudar a predecir y evaluar la calidad de los depósitos minerales. Funcionan mediante la inserción, codificación y clasificación de características de entrada (como imágenes o datos espaciales) para realizar predicciones en cada parche o cuadrícula de píxeles.
Elegir el modelo apropiado y configurar el número correcto de épocas (iteraciones de entrenamiento) es fundamental para obtener predicciones precisas y confiables.
Cómo funcionan los modelos de fusión de datos
Los Modelos de Fusión de Datos siguen estos pasos clave al procesar datos de imagen:
Procesamiento de parches: La imagen de entrada (por ejemplo, datos geológicos visualizados como una imagen) se divide en parches más pequeños o cuadrículas de píxeles.
Inserción (Embedding): Cada parche se transforma en una representación numérica, o "embedding", que captura la información esencial de ese parche.
Codificación (Encoding): El transformador codifica los parches utilizando mecanismos de atención. Estos mecanismos permiten que el modelo se centre en las partes más importantes de los datos mientras minimiza las distracciones de información irrelevante.
Clasificación: Después de procesar los parches, el modelo clasifica la imagen completa, lo que permite realizar predicciones sobre características geológicas o minerales dentro del conjunto de datos.
Elegir el modelo de fusión de datos adecuado
Seleccionar el Modelo de Fusión de datos adecuado es esencial para optimizar sus predicciones. El modelo debe estar adaptado al sistema mineral específico que está estudiando. Por ejemplo, pueden estar disponibles distintos modelos para depósitos de pórfido de cobre o depósitos de oro, cada uno entrenado con datos relacionados con esos tipos de sistemas minerales.
Si no existe un modelo especializado para su commodity o sistema mineral específico, puede utilizar el Modelo Maestro (Master Model). Este modelo está diseñado para funcionar en diversos sistemas y puede ofrecer predicciones sólidas incluso sin datos de entrenamiento específicos.
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