Статья посвящена анализу различных алгоритмов машинного обучения, как инструментов, использующихся для решения задач повышения глубинности данных сейсморазведки и прогнозирования акустических свойств среды на основе данных электротомографии. В статье освещен порядок действий от сбора данных до тестирования алгоритмов. Большое внимание уделено вопросам повышению качества прогнозирования. Статья включает в себя как теоретические аспекты, так и практические примеры применения методов машинного обучения в сейсморазведке.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.