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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd, London, 2025
ISBN 10: 1032433655 ISBN 13: 9781032433653
Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USA
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Paperback. Zustand: new. Paperback. This book covers unsupervised learning, supervised learning, clustering approaches, feature engineering, explainable AI and multioutput regression models for subsurface engineering problems. Processing voluminous and complex data sets are the primary focus of the field of machine learning (ML). ML aims to develop data-driven methods and computational algorithms that can learn to identify complex and non-linear patterns to understand and predict the relationships between variables by analysing extensive data. Although ML models provide the final output for predictions, several steps need to be performed to achieve accurate predictions. These steps, data pre-processing, feature selection, feature engineering and outlier removal, are all contained in this book. New models are also developed using existing ML architecture and learning theories to improve the performance of traditional ML models and handle small and big data without manual adjustments.This research-oriented book will help subsurface engineers, geophysicists, and geoscientists become familiar with data science and ML advances relevant to subsurface engineering. Additionally, it demonstrates the use of data-driven approaches for salt identification, seismic interpretation, estimating enhanced oil recovery factor, predicting pore fluid types, petrophysical property prediction, estimating pressure drop in pipelines, bubble point pressure prediction, enhancing drilling mud loss, smart well completion and synthetic well log predictions. This book provides comprehensive research and explores the different applications of data science and machine learning in subsurface engineering. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd, London, 2025
ISBN 10: 1032433655 ISBN 13: 9781032433653
Anbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: new. Paperback. This book covers unsupervised learning, supervised learning, clustering approaches, feature engineering, explainable AI and multioutput regression models for subsurface engineering problems. Processing voluminous and complex data sets are the primary focus of the field of machine learning (ML). ML aims to develop data-driven methods and computational algorithms that can learn to identify complex and non-linear patterns to understand and predict the relationships between variables by analysing extensive data. Although ML models provide the final output for predictions, several steps need to be performed to achieve accurate predictions. These steps, data pre-processing, feature selection, feature engineering and outlier removal, are all contained in this book. New models are also developed using existing ML architecture and learning theories to improve the performance of traditional ML models and handle small and big data without manual adjustments.This research-oriented book will help subsurface engineers, geophysicists, and geoscientists become familiar with data science and ML advances relevant to subsurface engineering. Additionally, it demonstrates the use of data-driven approaches for salt identification, seismic interpretation, estimating enhanced oil recovery factor, predicting pore fluid types, petrophysical property prediction, estimating pressure drop in pipelines, bubble point pressure prediction, enhancing drilling mud loss, smart well completion and synthetic well log predictions. This book provides comprehensive research and explores the different applications of data science and machine learning in subsurface engineering. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd, London, 2025
ISBN 10: 1032433655 ISBN 13: 9781032433653
Anbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australien
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Paperback. Zustand: new. Paperback. This book covers unsupervised learning, supervised learning, clustering approaches, feature engineering, explainable AI and multioutput regression models for subsurface engineering problems. Processing voluminous and complex data sets are the primary focus of the field of machine learning (ML). ML aims to develop data-driven methods and computational algorithms that can learn to identify complex and non-linear patterns to understand and predict the relationships between variables by analysing extensive data. Although ML models provide the final output for predictions, several steps need to be performed to achieve accurate predictions. These steps, data pre-processing, feature selection, feature engineering and outlier removal, are all contained in this book. New models are also developed using existing ML architecture and learning theories to improve the performance of traditional ML models and handle small and big data without manual adjustments.This research-oriented book will help subsurface engineers, geophysicists, and geoscientists become familiar with data science and ML advances relevant to subsurface engineering. Additionally, it demonstrates the use of data-driven approaches for salt identification, seismic interpretation, estimating enhanced oil recovery factor, predicting pore fluid types, petrophysical property prediction, estimating pressure drop in pipelines, bubble point pressure prediction, enhancing drilling mud loss, smart well completion and synthetic well log predictions. This book provides comprehensive research and explores the different applications of data science and machine learning in subsurface engineering. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering | Daniel Asante Otchere | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2025 | CRC Press | EAN 9781032433653 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Zustand: New. PRINT ON DEMAND.
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Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book covers unsupervised learning, supervised learning, clustering approaches, feature engineering, explainable AI and multioutput regression models for subsurface engineering problems. Processing voluminous and complex data sets are the primary focus of the field of machine learning (ML). ML aims to develop data-driven methods and computational algorithms that can learn to identify complex and non-linear patterns to understand and predict the relationships between variables by analysing extensive data. Although ML models provide the final output for predictions, several steps need to be performed to achieve accurate predictions. These steps, data pre-processing, feature selection, feature engineering and outlier removal, are all contained in this book. New models are also developed using existing ML architecture and learning theories to improve the performance of traditional ML models and handle small and big data without manual adjustments.
