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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : Gardner's Used Books, Inc., Tulsa, OK, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 69,72
Expédition à EUR 3,91
Expédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierPaperback. Etat : Acceptable. Softcover. Excellent condition but does contain a minimal amount of highlighting (mostly in chapter 1-all text is legible). Intact, complete. Tulsa's largest used bookstore. Located on South Mingo Road since 1991. No-hassle return policy if not completely satisfied.
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Machine Learning for Subsurface Characterization, 1st Edition
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 130,02
Expédition à EUR 7,52
Expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 3 disponible(s)
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 143,74
Expédition à EUR 2,29
Expédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Machine Learning for Subsurface Characterization, 1st Edition
Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 148,72
Expédition à EUR 3,46
Expédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 3 disponible(s)
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Elsevier Science & Technology, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 139,10
Expédition à EUR 20,06
Expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Machine Learning for Subsurface Characterization, 1st Edition
Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 147,58
Expédition à EUR 9,95
Expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 3 disponible(s)
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 165,93
Expédition à EUR 2,29
Expédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 156,69
Expédition à EUR 13,86
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 156,68
Expédition à EUR 17,36
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 172,56
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
EUR 116,85
Expédition à EUR 70
Expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 5 disponible(s)
Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Machine Learning for Subsurface Characterization | Siddharth Misra (u. a.) | Taschenbuch | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2019 | Gulf Professional Publishing | EAN 9780128177365 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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EUR 161,53
Expédition à EUR 48,99
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Ajouter au panierKartoniert / Broschiert. Etat : New. Learn from 13 practical case studies using field, laboratory, and simulation data Become knowledgeable with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization Learn frameworks, concepts, and methods imp.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italie
Évaluation du vendeur 3 sur 5 étoiles
EUR 111,23
Expédition à EUR 6,80
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 127,39
Expédition à EUR 14,47
Expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Ajouter au panierPaperback. Etat : Brand New. 230 pages. 9.00x6.00x0.51 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Elsevier Science & Technology, Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 123
Expédition à EUR 23
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine Learning for Subsurface Characterization develops and applies neural networks, random forests, deep learning, unsupervised learning, Bayesian frameworks, and clustering methods for subsurface characterization. Machine learning (ML) focusses on developing computational methods/algorithms that learn to recognize patterns and quantify functional relationships by processing large data sets, also referred to as the 'big data.' Deep learning (DL) is a subset of machine learning that processes 'big data' to construct numerous layers of abstraction to accomplish the learning task. DL methods do not require the manual step of extracting/engineering features; however, it requires us to provide large amounts of data along with high-performance computing to obtain reliable results in a timely manner. This reference helps the engineers, geophysicists, and geoscientists get familiar with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization and demonstrates the use of data-driven methods for outlier detection, geomechanical/electromagnetic characterization, image analysis, fluid saturation estimation, and pore-scale characterization in the subsurface. Englisch.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Langue: anglais
Edité par Elsevier Science & Technology, Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10 : 0128177365 ISBN 13 : 9780128177365
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 137,13
Expédition à EUR 63,30
Expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning for Subsurface Characterization develops and applies neural networks, random forests, deep learning, unsupervised learning, Bayesian frameworks, and clustering methods for subsurface characterization. Machine learning (ML) focusses on developing computational methods/algorithms that learn to recognize patterns and quantify functional relationships by processing large data sets, also referred to as the 'big data.' Deep learning (DL) is a subset of machine learning that processes 'big data' to construct numerous layers of abstraction to accomplish the learning task. DL methods do not require the manual step of extracting/engineering features; however, it requires us to provide large amounts of data along with high-performance computing to obtain reliable results in a timely manner. This reference helps the engineers, geophysicists, and geoscientists get familiar with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization and demonstrates the use of data-driven methods for outlier detection, geomechanical/electromagnetic characterization, image analysis, fluid saturation estimation, and pore-scale characterization in the subsurface.
