Главная Библиотека Доклад №178

С какой целью и каким образом геологи должны
использовать анализ композиционных данных и машинное обучение

  • Количество просмотров: 17
  • Общая продолжительность просмотров: 5 ч 34 мин
  • Добавлен в подборки: 19 раз

Автор:

Валлс Рикардо
Валлс Рикардо
Valls Geoconsultant
Principal / Владелец

Как профессиональный геолог с тридцатисемилетним стажем работы в горнодобывающей промышленности, Рикардо имеет обширный опыт в области геологии, геохимии и горной добычи, обладает управленческими навыками и солидным опытом в методах исследования, а также в обучении технического персонала. Он принимал участие в различных проектах по всему миру (Канада, Африка, Россия, Индонезия, Карибский бассейн, Центральная и Южная Америка). Проекты включали в себя региональную разведку и локальное картографирование, программы алмазного бурения и бурения с обратной циркуляцией, картирование и отбор проб в открытых карьерах и шахтах, геохимический отбор и интерпретацию проб, а также несколько методов разведки, относящихся к поиску алмазов, рубинов, изумрудов, МПГ, золота, никеля, серебра, цветных металлов, промышленных минералов, нефти и газа, а также других магматических, гидротермальных, порфировых, вулканогенных рудных месторождений типа VMS и SEDEX. Среди сильных сторон Рикардо следует особо отметить изучение новых свойств, геохимические и геологические исследования, управление и организацию, геоматематический анализ и моделирование, анализ композиционных данных, исследование акустической жесткости и микрозондирование, структурные исследования, проектирование баз данных, исследования в области обеспечения и контроля качества, геологоразведочные исследования и написание технических отчетов.

Профессиональный инженер-геолог, зарегистрирован в провинции Онтарио, Канада

Запись — после покупки абонемента
Смотрите записи без ограничений за 700 руб./мес
Поделиться

Аннотация

Действительно интересен тот факт, что сам изобретатель корреляционного анализа Карл Пирсон написал, что этот метод не работает для закрытых систем (например, геохимических данных), потому что он генерирует фиктивные (ложные) корреляции. Это одна из основных причин, по которой нам следует использовать анализ композиционных данных при интерпретации геологических данных, а также по этой причине данная методика должна преподаваться во всех университетах, которые готовят будущих геологов. Я также вкратце затрону тему использования машинного обучения (ML) и того, как мы можем сегодня начать его использовать для получения новых идей на основе наших данных.

Авторизуйтесь