Förlag | Springer Nature |
Språk | Engelska |
Bandtyp | Häftad |
Utgiven | 2020-11-03 |
Upplaga | 1 |
Antal sidor | 300 |
ISBN | 9781484260937 |
Kategori(er) |
Apply machine and deep learning to solve some of the challenges in the oil and gas industry. The book begins with a brief discussion of the oil and gas exploration and production life cycle in the context of data flow through the different stages of industry operations. This leads to a survey of some interesting problems, which are good candidates for applying machine and deep learning approaches. The initial chapters provide a primer on the Python programming language used for implementing the algorithms; this is followed by an overview of supervised and unsupervised machine learning concepts. The authors provide industry examples using open source data sets along with practical explanations of the algorithms, without diving too deep into the theoretical aspects of the algorithms employed. Machine Learning in the Oil and Gas Industry covers problems encompassing diverse industry topics, including geophysics (seismic interpretation), geological modeling, reservoir engineering, and production engineering.
Throughout the book, the emphasis is on providing a practical approach with step-by-step explanations and code examples for implementing machine and deep learning algorithms for solving real-life problems in the oil and gas industry.
What You Will Learn
Who This Book Is For
Professionals in the oil and gas industry who can benefit from a practical understanding of the machine and deep learning approach to solving real-life problems.
Hittills har vi återanvänt
2
4
6
1
7
1
2
böcker.
Sveriges grönaste och skönaste bokhandel med den billigaste kurslitteraturen.
Detta är vår ambition och vi tummar inte på något för att nå dit. Vi finns till för att hjälpa studenter att spara och tjäna pengar på sin kurslitteratur samtidigt som vi tillsammans gör miljön en tjänst. Företaget startade våren 2005 av två studenter och har sedan dess strävat mot att ständigt göra det enklare att köpa och sälja begagnad kurslitteratur för så många som möjligt.
Prenumerera för att ta del av våra bästa studenttips, erbjudanden och kampanjer.
Läs mer om hur vi hanterar persondata i vårt avsnitt om personuppgiftbehandling.
Sök efter bokens streckkod/isbn.