Применение алгоритмов машинного обучения для решения задач геометаллургического моделирования и межскважинной интерполяции

Аннотация

Доклад посвящен применению алгоритмов машинного обучения для геометаллургического моделирования, включая межскважинную интерполяцию, что позволяет точнее прогнозировать свойства руд и параметры их переработки. Автор раскрывает примеры использования методов MARSpline и искусственных нейронных сетей для блочного моделирования и классификации руд по обогатимости. Машинное обучение отмечается как ключевой инструмент для оптимизации процессов и снижения рисков в горно-геологических условиях.

Похожие материалы

• Практическое программирование ИИ: пример решения задачи множественной регрессии и классификации данных с обучением.
• С какой целью и каким образом геологи должны
  использовать анализ композиционных данных и машинное обучение
• Методы машинного обучения как эффективный инструмент современного инженера на этапе комплексной интерпретации данных потенциальных полей и сейсморазведки
• Применение машинного обучения для поисковых и разведочных задач