Aprendiendo matemáticas de minería

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Ahora que ha instalado y probado MiningMath, Podemos avanzar hacia la comprensión de los conceptos fundamentales y la lógica detrás del funcionamiento del software..

Lo haremos en dos etapas distintas.: Matemáticas esenciales para la minería y Minería en profundidadMatemáticas.

Ambos caminos siguen una secuencia sugerida de artículos clave de nuestro Base de conocimientos. Recomendamos comenzar con el orden de lectura sugerido para obtener la mejor experiencia de aprendizaje.. Aproveche esta oportunidad para familiarizarse con el Base de conocimientos, ya que estamos seguros de que incluso después de completar este viaje de aprendizaje inicial, Volverás a él muchas veces para obtener conocimientos más profundos..

En Matemáticas esenciales para la minería, Se le presentará una colección de tutoriales y artículos fundamentales diseñados para ayudarlo a comprender completamente y aprovechar al máximo las características de MiningMath..

Al final de este proceso, Deberías poder hacerlo:

Aplicación de escenarios predefinidos y árboles de decisión para optimizar la planificación minera.
Entendiendo la lógica detrás de los resultados de MiningMath en comparación con tecnologías preexistentes y obtener una comprensión más profunda de las interfaces del software.
Preparante, validando, importador, y gestión de datos y restricciones.
Establecimiento de parámetros económicos para la asignación de material.
Optimización y extracción de resultados de MiningMath explorando diferentes parámetros y flujos de trabajo.
Exportando sus resultados para la integración con otras herramientas.

Pasando a Minería en profundidadMatemáticas, Irás haciendo la transición gradualmente a la nivel intermedio, Profundizando en temas como:

Cómo configurar el modelo de bloques, incluido el manejo de datos formateados incorrectamente.
Definiendo, gerente, y escenarios en ejecución.
Cómo analizar los resultados.

Además de estos temas, Se le presentará una serie de artículos que cubren la configuración, flujos de trabajo, aspectos teóricos fundamentales del algoritmo, y otros contenidos más avanzados.

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