Bewertung:
Das Buch wird für seine praktische Herangehensweise an das maschinelle Lernen hoch gelobt, insbesondere für Leser aus der Öl- und Gasindustrie. Durch die Verwendung branchenrelevanter Daten bietet es eine einzigartige Perspektive, die das Verständnis für die Anwendung von Data Science in diesem Bereich erleichtert. Die Autoren werden auch für ihre Reaktionsfähigkeit und Unterstützung gelobt.
Vorteile:⬤ Praktische Beispiele, die für die Öl- und Gasindustrie relevant sind.
⬤ Umfassende Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Arbeitsbeispiele mit Code.
⬤ Verfügbarkeit von herunterladbaren Jupyter-Notebooks für praktische Übungen.
⬤ Die Autoren unterstützen die Leser und sind hilfreich.
Es fehlen Beispiele für Bayes'sche Analysen und DCA-Behandlung.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python: A Step-By-Step Breakdown with Data, Algorithms, Codes, and Applications
Handbuch zum maschinellen Lernen für Öl und Gas mit Python: A Step-by-Step Breakdown with Data, Algorithms, Codes, and Applications ist ein wichtiges Schulungs- und Hilfsmittel, das Ingenieuren hilft, die Theorie und Praxis des maschinellen Lernens zu verstehen, insbesondere in Bezug auf Anwendungsfälle in der Öl- und Gasindustrie. Das Nachschlagewerk geht von der Erklärung der Funktionsweise von Python zu schrittweisen Beispielen für die Anwendung in verschiedenen Öl- und Gasszenarien über, wie z.
B. Bohrlochtests, Schieferlagerstätten und Produktionsoptimierung. Erdölingenieure wenden Techniken des maschinellen Lernens schnell auf ihre Datenherausforderungen an, aber es gibt einen Mangel an Referenzen, die über die Mathematik oder die schwere Theorie des maschinellen Lernens hinausgehen.
Das Handbuch zum maschinellen Lernen für Öl und Gas mit Python erläutert die Funktionsweise des Open-Source-Tools Python auf einführender Ebene und schlägt dann eine Brücke zur Anwendung der Algorithmen in verschiedenen Öl- und Gasszenarien. Während ähnliche Ressourcen oft zu mathematisch sind, bietet dieses Buch ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Theorie und Anwendungen, einschließlich Anwendungsfällen, die bei der Lösung verschiedener Öl- und Gasdatenprobleme helfen.
| ISBN: | 9780128219294 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 476 |
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