Machine Learning for Subsurface Characterization

Sprache: Englisch

Verlag: Elsevier Inc, 2019

0128177365 / 9780128177365

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning for Subsurface Characterization develops and applies neural networks, random forests, deep learning, unsupervised learning, Bayesian frameworks, and clustering methods for subsurface characterization. Machine learning (ML) focusses on developing computational methods/algorithms that learn to recognize patterns and quantify functional relationships by processing large data sets, also referred to as the 'big data.' Deep learning (DL) is a subset of machine learning that processes 'big data' to construct numerous layers of abstraction to accomplish the learning task. DL methods do not require the manual step of extracting/engineering features; however, it requires us to provide large amounts of data along with high-performance computing to obtain reliable results in a timely manner. This reference helps the engineers, geophysicists, and geoscientists get familiar with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization and demonstrates the use of data-driven methods for outlier detection, geomechanical/electromagnetic characterization, image analysis, fluid saturation estimation, and pore-scale characterization in the subsurface.

Bestandsnummer des Verkäufers 9780128177365

Titel
Machine Learning for Subsurface Characterization
Autor
Jiabo He
Verlag
Elsevier Inc
Veröffentlichungsjahr
2019
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
0128177365
ISBN-13
9780128177365
Artikelgewicht
690 Gramm
Abmessungen
230x157x30 mm

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