http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14631| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Grijalva, Felipe, dir. | - |
| dc.contributor.author | Estrella Gordillo, Pavel | - |
| dc.date.accessioned | 2025-10-13T17:16:50Z | - |
| dc.date.available | 2025-10-13T17:16:50Z | - |
| dc.date.issued | 2024-12-02 | - |
| dc.identifier.citation | Tesis (Magíster en Ciencia de Datos), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Posgrados; Quito, Ecuador, 2024 | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14631 | - |
| dc.description | The classification of volcanic microseismic events is crucial to identify the type of event in potentially hazardous situations. However, labeling these events is a difficult and time-consuming task, as it requires experts in the field. To reduce the dependency on large labeled datasets, a semi-supervised approach is proposed that incorporates two algorithms: Self-Training with multiple base classifiers and Label Spreading... | es_ES |
| dc.description.abstract | La clasificación de microseísmos volcánicos es crucial para identificar el tipo de evento en situaciones potencialmente peligrosas. No obstante, el etiquetado de estos eventos es una tarea dificultosa y costosa en cuestion de tiempo, ya que requiere de expertos en el área. Para reducir la dependencia de grandes conjuntos de datos etiquetados, se propone un enfoque semi-supervisado que incorpora dos algoritmos: Self-Training con múltiples clasificadores base y Label Spreading... | es_ES |
| dc.format.extent | 21 h. | es_ES |
| dc.language.iso | en | es_ES |
| dc.publisher | Quito | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
| dc.subject | Sismología - Datos - Tesis y disertaciones académicas | es_ES |
| dc.subject.other | Ciencias | es_ES |
| dc.subject.other | Computación | es_ES |
| dc.title | Classification of Cotopaxi Volcano Seismic Events using Semi-Supervised Learning | es_ES |
| dc.type | masterThesis | es_ES |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Maestría en Ciencia de Datos | |
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 339246.pdf | Texto completo | 2.84 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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