Deteccion de yacimientos de sal via machine learning

Abstract

En este trabajo se analiza el problema de deteccion de yacimientos de sal utilizando como herramienta un metodo de Machine Learning denominado Arboles de Clasificacion. La motivacion de nuestro desarrollo es un conjunto de imagenes de reflexion sismica proporcionados por la compañıa TGS NOPEC Geophysical Company ASA (conocida como TGS) a partir de las cuales se debe desarrollar un metodo de ciencia de datos para identificar yacimientos de sal en el formato de competencia de la plataforma Kaggle. Detectar yacimientos de sal puede ser visto como un problema de clasificacion binaria: determinar si hay sal o no. Tıpicamente, para problemas de clasificacion, se utilizan redes neuronales. En comparacion con los metodos de redes neuronales, los arboles de clasificacion permiten incorporar caracterısticas relevantes del problema de forma natural. En este sentido, la informacion adicional relevante, permite obtener resultados que superan los que se obtienen utilizando redes neuronales convencionales. En este trabajo, en terminos generales, se plantea el usode arboles de clasificacion para aplicaciones en Geofısica, tomando como caso de estudio la deteccion de yacimientos de sal.