Gépi tanulási útmutató az olaj- és gázipar számára Python használatával: Lépésről lépésre történő bontás adatokkal, algoritmusokkal, kódokkal és alkalmazásokkal

Olvasói vélemények

A könyvet nagyra értékelik a gépi tanulás gyakorlati megközelítése miatt, különösen az olaj- és gáziparban dolgozó olvasók számára. Egyedülálló perspektívát nyújt azáltal, hogy iparági vonatkozású adatokat használ, így könnyebben megérthetővé válik az adattudomány alkalmazása ezen a területen. A szerzőket is dicsérik a válaszkészségükért és támogatásukért.

⬤ Az olaj- és gázipar szempontjából releváns gyakorlati példák.
⬤ Átfogó, lépésről lépésre történő útmutatók és kidolgozott példák kóddal.
⬤ Letölthető Jupyter notebookok elérhetősége a gyakorlati gyakorláshoz.
⬤ A szerzők támogatóak és segítőkészek az olvasókkal szemben.

Hiányoznak a Bayes-analízisre és a DCA kezelésére vonatkozó példák.

(3 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python: A Step-By-Step Breakdown with Data, Algorithms, Codes, and Applications

Könyv tartalma:

Gépi tanulási útmutató az olaj- és gázipar számára Python használatával: A Step-by-Step Breakdown with Data, Algorithms, Codes, and Applications kritikus fontosságú képzési és erőforrás-eszköz, amely segít a mérnököknek megérteni a gépi tanulás elméletét és gyakorlatát, különös tekintettel az olaj- és gázipari felhasználási esetekre.

A referencia a Python működésének magyarázatától a különböző olaj- és gázipari forgatókönyvekben, például a kutak tesztelésében, a palatározókban és a termelés optimalizálásában történő felhasználás lépésről lépésre történő példáihoz jut el. A kőolajipari mérnökök gyorsan alkalmazzák a gépi tanulási technikákat az adatkihívásaikra, de hiányoznak a matematikán vagy a gépi tanulás nehézkes elméletén túlmutató referenciák.

A Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python részletesen bemutatja a Python nyílt forráskódú eszközt, bevezető szinten elmagyarázva annak működését, majd átvezetve az algoritmusok különböző olaj- és gázipari forgatókönyvekben való alkalmazásához. Míg a hasonló források gyakran túlságosan matematikusak, ez a könyv egyensúlyt teremt az elmélet és az alkalmazások között, beleértve a különböző olaj- és gázipari adatfeladatok megoldását segítő felhasználási eseteket is.