Guida all'apprendimento automatico per il petrolio e il gas con Python: Una descrizione passo-passo con dati, algoritmi, codici e applicazioni

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato per il suo approccio pratico all'apprendimento automatico, soprattutto per i lettori del settore Oil & Gas. Fornisce una prospettiva unica utilizzando dati rilevanti per il settore, rendendo più facile la comprensione dell'applicazione della scienza dei dati in questo campo. Gli autori sono inoltre encomiabili per la loro reattività e il loro supporto.

⬤ Esempi pratici rilevanti per il settore Oil & Gas.
⬤ Guide complete passo-passo ed esempi di lavoro con codice.
⬤ Disponibilità di quaderni Jupyter scaricabili per la pratica.
⬤ Gli autori sono solidali e disponibili con i lettori.

Mancano esempi di analisi bayesiana e di trattamento DCA.

(basato su 3 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Guida all'apprendimento automatico per il petrolio e il gas con Python: A Step-by-Step Breakdown with Data, Algorithms, Codes, and Applications offre uno strumento di formazione e risorsa fondamentale per aiutare gli ingegneri a comprendere la teoria e la pratica dell'apprendimento automatico, con particolare riferimento ai casi d'uso nel settore petrolifero e del gas.

Il riferimento passa dalla spiegazione del funzionamento di Python a esempi passo-passo di utilizzo in vari scenari del settore petrolifero e del gas, come il test dei pozzi, i giacimenti di scisto e l'ottimizzazione della produzione. Gli ingegneri petroliferi stanno rapidamente applicando le tecniche di apprendimento automatico ai loro problemi di dati, ma mancano riferimenti che vadano oltre la matematica o la teoria pesante dell'apprendimento automatico.

Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python illustra nei dettagli lo strumento open-source Python, spiegandone il funzionamento a livello introduttivo, per poi passare all'applicazione degli algoritmi in diversi scenari del settore petrolifero e del gas. Mentre risorse simili sono spesso troppo matematiche, questo libro bilancia la teoria con le applicazioni, includendo casi d'uso che aiutano a risolvere diverse sfide legate ai dati del settore petrolifero e del gas.