Escuela de verano Introducción al aprendizaje automático en geociencias

Estudiantes de Posgrado, Investigadores en Etapa Inicial, Profesionales.

Este curso presenta a los estudiantes el apasionante mundo del aprendizaje automático (ML) con un enfoque específico en las geociencias. Al finalizar este curso, los estudiantes comprenderán los conceptos básicos de ML y los aplicarán a problemas de geociencias, como análisis de datos sismológicos, análisis de datos geoquímicos, modelado climático y clasificación de imágenes satelitales.

Resultados del aprendizaje:
Comprender las técnicas clave de aprendizaje automático (tanto supervisadas como no supervisadas).
Aplicar técnicas de ML a conjuntos de datos de geociencias.
Desarrollar el pensamiento crítico para la evaluación y optimización de modelos.

Introducción
Introducción al aprendizaje automático (ML)
Descripción general del aprendizaje automático y su relevancia en las geociencias.
Aplicaciones en geociencias: interpretación sísmica, exploración mineral y predicción climática.
Resumen de los tipos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.
Conceptos fundamentales: conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba. Sobreajuste y subajuste en modelos.
Práctica: Explore un conjunto de datos geocientíficos básicos (por ejemplo, datos sísmicos, registros de temperatura, datos de registros) y comprenda el flujo de trabajo para aplicaciones de ML.

Técnicas de optimización
Introducción a la Optimización: Definición y relevancia de la optimización en modelos de aprendizaje automático.
Optimización en geociencias: búsqueda de modelos que mejor se ajusten a los patrones geológicos.
Optimización global y local:
Optimización local: descenso de gradiente, descenso de gradiente estocástico.
Optimización global: recocido simulado, algoritmos genéticos.
Práctica: Implementar un algoritmo de descenso de gradiente para adaptarse a un problema de regresión simple relacionado con la geociencia (por ejemplo, predecir parámetros hidrológicos a partir de datos históricos).

Aprendizaje supervisado
Regresión lineal y no lineal:
Regresión lineal: ajuste de modelos para predecir atributos geológicos (por ejemplo, concentraciones minerales).
Regresión polinomial y árboles de decisión para relaciones no lineales.
Clasificación:
Regresión logística para tareas de clasificación binaria en geociencias (por ejemplo, clasificación de tipos de rocas).
K-Vecinos más cercanos (KNN) y máquinas de vectores de soporte (SVM) para problemas multiclase, como la identificación de la cobertura terrestre a partir de imágenes satelitales.
Práctica: aplicar técnicas de regresión y clasificación a conjuntos de datos geocientíficos reales. Predecir y clasificar datos geológicos (por ejemplo, clasificación de facies a partir de registros de pozos).

Aprendizaje no supervisado
Agrupamiento:
Agrupamiento de K-medias para el descubrimiento de características geológicas (por ejemplo, identificación de agrupaciones sísmicas).
Agrupamiento jerárquico y DB-Scan para una segmentación de datos más profunda (por ejemplo, análisis del epicentro del terremoto).
Reducción de la dimensionalidad: análisis de componentes principales (PCA) y análisis de componentes independientes (ICA) para reducir datos geocientíficos complejos.
Práctica: uso de agrupamiento para identificar grupos naturales en datos de actividad sísmica. Realice un análisis de componentes principales (PCA) para reducir las dimensiones de las imágenes.

Aprendizaje profundo
Introducción a las redes neuronales:
Conceptos básicos de redes neuronales artificiales (ANN) y su arquitectura.
Funciones de activación (ReLU, Sigmoid, etc.) y retropropagación.
Entrenamiento y optimización: técnicas de sobreajuste y regularización (L1, L2). Optimizadores: Adam, RMSProp y programación de la tasa de aprendizaje.
Práctica: Construya una red neuronal básica para la clasificación de imágenes.

Aprendizaje profundo para geociencias
Redes neuronales convolucionales (CNN):
Comprender las CNN y su relevancia en datos geocientíficos basados en imágenes (por ejemplo, imágenes satelitales, formas de ondas sísmicas).
Capas de CNN: convolución, agrupación, capas completamente conectadas.
Aplicaciones en Geociencias:
Análisis de imágenes satelitales para mapeo de cobertura terrestre.
Análisis de imágenes sísmicas para la detección de estructuras geológicas.
Práctica: Construya una CNN para clasificar imágenes satelitales de diferentes formaciones geológicas o mapear cambios en la cobertura terrestre.

Proyecto: Machine Learning en Geociencias
En las últimas dos semanas, los estudiantes trabajarán en un pequeño proyecto en el que aplicarán los conceptos aprendidos a lo largo del curso a un problema específico de geociencias.
Los estudiantes presentarán sus hallazgos y enviarán un informe del proyecto detallando su metodología, el desempeño del modelo y los conocimientos adquiridos.