Ocena:
Książka jest wysoko ceniona za praktyczne podejście do uczenia maszynowego, szczególnie dla czytelników z branży naftowo-gazowej. Zapewnia unikalną perspektywę dzięki wykorzystaniu danych istotnych dla branży, ułatwiając zrozumienie zastosowania nauki o danych w tej dziedzinie. Autorom należą się również pochwały za szybkość reakcji i wsparcie.
Zalety:⬤ Praktyczne przykłady istotne dla branży naftowo-gazowej.
⬤ Wyczerpujące przewodniki krok po kroku i praktyczne przykłady z kodem.
⬤ Dostępność do pobrania notatników Jupyter do praktycznej praktyki.
⬤ Autorzy są pomocni i wspierają czytelników.
Brak przykładów analizy bayesowskiej i przetwarzania DCA.
(na podstawie 3 opinii czytelników)
Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python: A Step-By-Step Breakdown with Data, Algorithms, Codes, and Applications
Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python: A Step-by-Step Breakdown with Data, Algorithms, Codes, and Applications zapewnia krytyczne narzędzie szkoleniowe i zasobowe, które pomaga inżynierom zrozumieć teorię i praktykę uczenia maszynowego, w szczególności odnosząc się do przypadków użycia w przemyśle naftowym i gazowym.
Książka przechodzi od wyjaśnienia, jak działa Python, do przykładów wykorzystania krok po kroku w różnych scenariuszach związanych z ropą i gazem, takich jak testowanie odwiertów, złoża łupkowe i optymalizacja produkcji. Inżynierowie naftowi szybko stosują techniki uczenia maszynowego do swoich wyzwań związanych z danymi, ale brakuje odniesień wykraczających poza matematykę lub ciężką teorię uczenia maszynowego.
Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python szczegółowo opisuje narzędzie open-source Python, wyjaśniając jego działanie na poziomie wprowadzającym, a następnie przechodząc do zastosowania algorytmów w różnych scenariuszach naftowych i gazowych. Podczas gdy podobne zasoby są często zbyt matematyczne, ta książka równoważy teorię z zastosowaniami, w tym przypadkami użycia, które pomagają rozwiązać różne wyzwania związane z danymi dotyczącymi ropy i gazu.