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Modelado de colapso probabilístico aplicado a ciencia de datos: Construcción de un espacio de fases algorítmico que evalúa el dataset como un sistema dinámico. A través de iteraciones Bayesianas y reducción de dimensionalidad, el proyecto busca decodificar la geometría de los datos para predecir el punto de colapso de las variables clave.