Aprendizaje no supervisado para el análisis de señales sísmicas del volcán Cotopaxi: aumento de datos para señales sísmicas usando técnicas de aprendizaje no supervisado.

Abstract

El presente proyecto se ha enfocado en el procesamiento y aumento de datos de señales sísmicas del volcán Cotopaxi. Se ha descrito de manera detallada el proceso empleado, el cual ha empezado desde la obtención de la base de datos original hasta la generación de datos sintéticos y su correspondiente análisis. Se ha empleado una metodología que abarca el cambio de formato de datos de MAT a JSON, la estructuración y ordenamiento de la información, el tratamiento de datos y el entrenamiento mediante el modelo NICE para el aumento de datos. Los resultados han sido favorables en la modificación y reestructuración de la base de datos, así como la implementación exitosa del modelo NICE para el aumento de datos en el conjunto de datos VC1. Sin embargo, se ha observado que el desempeño no ha sido óptimo en el conjunto de datos BREF, lo que ha dado cabida a sugerencias para futuras mejoras. Finalmente, se ha obtenido un resultado deseable del modelo NICE en el aumento de datos para el conjunto de datos VC1. A pesar de que el desempeño del modelo no ha sido óptimo para el conjunto de datos BREF, se ha hecho énfasis en la importancia de explorar técnicas adicionales para su mejora. En general, el estudio ha proporcionado una metodología para el procesamiento y aumento de datos de señales sísmicas.