XIV CONGRESO INTERNACIONAL DE PROSPECTORES Y EXPLORADORES DESCUBRIENDO RECURSOS MINERALES PARA UN MUNDO MEJOR 46 REVISE PAPER Aplicación de arquitecturas de machine Learning (ML) para identificar target de mineralización en un distrito argentífero. En este trabajo, la empresa Mineral Forecast especializada en la creación de modelos predictivos basados en ML para la exploración minera, a través de su producto MF-Tech, presenta un caso de estudio realizado en una empresa minera mexicana. Las variables geofísicas, litológicas y estructurales demuestran ser las que mejor explican el fenómeno de la mineralización, encontrando 30 zonas de interés en el distrito. Identificación de target en distrito vetiforme de plata utilizando machine learning Resumen Bloque I Autores: Jacqueline Harris Luciana Logones Arturo Rochefort Tomas Rodríguez, Maximiliano Contreras Javier Muñoz Mineral Forecast
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