这本书是关于运用机器和深度学习来解决石油和天然气行业的一些挑战。这本书开篇简要讨论石油和天然气勘探和生产生命周期中不同阶段的数据流工业操作。这导致了对一些有趣问题的调查,这些问题很适合应用机器和深度学习方法。最初的章节提供了Python编程语言的基础知识,该语言用于实现算法;接下来是监督和非监督机器学习概念的概述。作者提供了使用开源数据集的行业示例以及对算法的实际解释,但没有深入研究所使用算法的理论方面。石油和天然气行业中的机器学习涵盖了包括地球物理(地震解释)、地质建模、油藏工程和生产工程在内的各种行业主题。

在本书中,重点在于提供一种实用的方法,提供用于实现机器的逐步解释和代码示例,以及用于解决油气行业现实问题的深度学习算法。

你将学到什么

  • 了解石油和天然气行业的端到端的行业生命周期和数据流
  • 了解计算机编程和机器的基本概念,以及实现所使用的算法所需的深度学习
  • 研究一些有趣的行业问题,这些问题很有可能被机器和深度学习解决
  • 发现在石油和天然气行业中执行机器和深度学习项目的实际考虑和挑战

这本书是给谁的

  • 石油和天然气行业的专业人员,他们可以受益于对机器的实际理解和解决现实问题的深度学习方法。
成为VIP会员查看完整内容
120

相关内容

“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【2020新书】构建机器学习应用:从想法到产品,42页pdf
专知会员服务
97+阅读 · 2020年12月1日
【2020新书】高级Python编程,620页pdf
专知会员服务
233+阅读 · 2020年7月31日
【干货书】管理统计和数据科学原理,678页pdf
专知会员服务
178+阅读 · 2020年7月29日
【2020新书】监督机器学习,156页pdf,剑桥大学出版社
专知会员服务
151+阅读 · 2020年6月27日
【新书】Pro 机器学习算法Python实现,379页pdf
专知会员服务
198+阅读 · 2020年2月11日
421页《机器学习数学基础》最新2019版PDF下载
人工智能与机器学习技术在医疗保健行业中的应用
深度学习与NLP
11+阅读 · 2018年3月25日
机器学习必备手册
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月24日
Molecular graph generation with Graph Neural Networks
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月14日
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月12日
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月12日
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月11日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
103+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
26+阅读 · 2018年8月19日
VIP会员
相关论文
Molecular graph generation with Graph Neural Networks
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月14日
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月12日
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月12日
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月11日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
103+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
26+阅读 · 2018年8月19日
微信扫码咨询专知VIP会员