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A importância da otimização de hiperparâmetros em modelos de Machine Learning aplicados à mineração

A importância da otimização de hiperparâmetros em modelos de Machine Learning aplicados à mineração

Nos últimos anos, o uso de Machine Learning (ML) na mineração cresceu significativamente, particularmente em aplicações relacionadas à predição de teores, recuperação metalúrgica, classificação geológica e variáveis geometalúrgicas como dureza, consumo energético ou throughput. No entanto, um dos aspectos mais importantes — e ao mesmo tempo mais subestimados — no desenvolvimento de
Oscar Plaza de los Reyes
As variáveis aditivas e não aditivas III: revisando propriedades de aditividade e linearidade das concentrações do tipo %

As variáveis aditivas e não aditivas III: revisando propriedades de aditividade e linearidade das concentrações do tipo %

Esta é a última entrada relacionada às variáveis aditivas e não aditivas. Lembrem-se de que vocês podem encontrar informações sobre variáveis não aditivas geotécnicas e metalúrgicas na nossa publicação anterior. As concentrações de Cu (%) são aditivas e lineares? A seguir, revisaremos as variáveis de concentração do tipo % em massa, definidas
José Soto