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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: Gardner's Used Books, Inc., Tulsa, OK, USA
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Machine Learning for Subsurface Characterization, 1st Edition
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning for Subsurface Characterization, 1st Edition
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning for Subsurface Characterization | Siddharth Misra (u. a.) | Taschenbuch | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2019 | Gulf Professional Publishing | EAN 9780128177365 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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In den WarenkorbKartoniert / Broschiert. Zustand: New. Learn from 13 practical case studies using field, laboratory, and simulation data Become knowledgeable with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization Learn frameworks, concepts, and methods imp.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 230 pages. 9.00x6.00x0.51 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. Englisch.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. 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.
