La predicción de sismos es vital, especialmente en el subcontinente indio, donde la actividad sísmica es frecuente. Utilizando un conjunto de datos que incluye variables como latitud, longitud, nst, magnitud de error, mes y orientación, mediante Machine Learning podremos predecir la magnitud y profundidad de futuros terremotos. Este modelo no solo busca mejorar la precisión de las predicciones, sino también ayudar a las comunidades a prepararse mejor, minimizando el impacto de estos eventos naturales. Así, avanzamos hacia un futuro más seguro y resiliente ante los riesgos sísmicos. 

Aplicar herramientas computacionales, específicamente técnicas de Machine Learning, para desarrollar un modelo de aprendizaje automático que permita estimar la magnitud y la profundidad de un sismo a partir de variables como la latitud, longitud, error de magnitud, orientación, nst, mes.

Se ha logrado implementar un modelo en Machine Learning donde se obtienen valores de magnitud y profundidad a partir de las variables influyentes del fenómeno, para el caso del Subcontinente Indio. Pero este se puede extender a otra zona del mundo solo cambiando el conjunto de datos.