Машинное/глубокое обучение в геологоразведке. Задача регрессии для прогноза/замещения недостающей геолого-геофизической и промысловой информации.
- Длительность доклада: 32 мин
- Количество просмотров: 13
- Общая продолжительность просмотров: 3 ч 10 мин
- Добавлен в подборки: 7 раз
Аннотация
В докладе подробно рассмотрена задача регрессии и возможности применения этой задачи для прогноза и замещения недостающей геофизической информации.
Формальное представление задачи регрессии и примеры реализации на Python/MATLAB. Причины названия задачи и аналогии с линейной регрессией. Детально объяснены сложности и рекомендации формирования матриц, такие как:
- целесообразность нормирования, логарифмирования или инвертирования некоторых из характеристик
- целесообразность добавления свободного члена – расширение матриц X единичным вектором.
- применяемость методов LASSO и Ridge regression для «отсеивания» избыточных характеристик.
Показан, в мельчайших деталях, один из примеров прогноза замещения каротажных данных и сопоставление точности прогноза. Также приведен второй пример на основе данных сейсмического горизонта с сопоставлением результатов, сделанными различными методами. Сделано разъяснение отбора характеристик методом LASSO и его применяемости на практике.