Table of Contents

তেল সরবরাহের অনুমানে মেশিন শেখার ভূমিকা

তেল এবং গ্যাস শিল্প দীর্ঘদিন ধরে সিক্রেটিক পদার্থের উপাদানের সাহায্যে নির্মিত উপাদানের উপর নির্ভর করে আসছে এবং মূল নমুনাগুলো এসেছে সাব-বৈচিত্র্যমান পদার্থের উপাদানের ধরন এবং আধুনিক ভূতাত্ত্বিক উপাত্তের জটিলতার মাত্রা, যা তাদের সীমাকে ব্যাখ্যার ক্ষেত্রে প্রচলিত ধারণা প্রদান করে (এমএল)।

কোরে মেশিন প্যারাগাদিমকে রেয়ারভোর সমস্যা থেকে মুক্ত করেছে

রেভভোর ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন যে সাধারণত তিনটি প্রধান এমএল প্যারাগাদিম পড়ে যায়, প্রতিটিই বিভিন্ন তথ্য ও উদ্দেশ্যতে অন্তর্ভুক্ত।

অনুমানমূলক বৈশিষ্ট্য অনুমান করার জন্য উন্নত শেখা

সুপারভাইজার: বৈশিষ্ট্যের জন্য একটি মডেল প্রশিক্ষণ (যেমন, লক্ষ্য সম্পত্তি, পঞ্চল্যকালীন প্লাগইনের আকার, পঞ্চদশাংশ (যেমন, পয়ঃ) সাধারণ অ্যালগরিদমের আকার (যেমন:) সাধারণ ভাবে জানা যায় যে সাধারণ বন [FODOL], [FR:L], [F], SEFOD]: [F], Sp::::::L [F]]] ভেক্টরের মাধ্যমে একটি সাধারণ মান, এবং উচ্চতা (ftp: [F], এবং সঠিক মানের, এবং সকল ক্ষেত্রে প্রযোজ্য মান নির্ধারণের জন্য একটি সাধারণ মান নির্ধারণের সীমা উল্লেখ করে, এবং উচ্চতা নির্ধারণের জন্য একটি পৃথক পৃথক পংক্তি নির্ধারণ করুন।

ফেস্টিভাল এবং এঙ্গলিপিয়ন সম্পর্কে অস্বস্থিক শিক্ষা

আনপারপ্লেন্ট পদ্ধতি কোন বস্তু চিহ্নিত করা হয় না । এর পরিবর্তে, তারা প্রাকৃতিক গ্রুপগুলোকে তথ্য মধ্যে শনাক্ত করে অথবা তাদের বাইরের সৌন্দর্য সম্বন্ধে । [[FFREL] /FOL [FRO:L], [FODO:: [F], [F], [F], SPR] [F], Sp:::: [F] [F]] [F], অন্যান্য অংশের জন্য একটি মডেল ব্যবহার করে, এবং কাঠামো নির্মাণ, যা অন্যান্য অংশের জন্য ব্যবহৃত হয় [FIL], এবং ব্যবহার করে, তারপর, তাতে একটি মডেল নির্ধারণ করুন: [FIL] [Fp] [FIL]] [FON [FIL [Fp:]]::::::::::], sp [F.M [F.M [F7,] [F7,], p7::::::::::::::::::, SD [F7, sc] [FW, WUTIL [FW, 11.MW, 1.Mp7R7RpNTIn

গর্ভপাত ও ক্ষেত্র ব্যবস্থাপনার জন্য কার্যকর শেখা

রিভলেশন (আরএল) ফ্রেম রিপার ব্যবস্থাপনা, সিদ্ধান্ত গ্রহণের এক গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা হিসেবে কাজ করে। এ এনএল এজেন্ট একটি প্রোটোটাইপী সিমুলেটরের সাথে সম্পর্ক তৈরি করে, যেমন ভাল হার বা নতুন নতুন খাবার সংগ্রহ করা, এবং নেটের উপর ভিত্তি করে পুরস্কার লাভ করে। অনেক পর্বের মাধ্যমে এই পদ্ধতি শেখার পর, অনেক ক্ষেত্রে, অনেক ক্ষেত্রে, আবার অর্থনৈতিক ও অর্থনৈতিক উন্নয়নের ক্ষেত্রে ব্যয়ের হার বৃদ্ধি পায়।

রেসারভেয়ার অনুমান এবং অক্ষরের কী- সমূহ

মেশিন শেখার অ্যালগরিদমকে সারা জীবনিক যাত্রার মাধ্যমে নামিয়ে আনা হয়, যা থেকে সরে আসার জন্য অনুসন্ধান করা হয় ।

Sypialice উপাত্ত ইন্টারপ্রিটার এবং বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ

সিসমিক জরিপ ৩ডি খণ্ডের তেরা এমএল মডেলস এই তথ্যকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে দিগন্ত, অবৈধতা, গঠন এবং শ্রেণীগত জীববিদ্যার প্রতিরূপ গঠন করতে পারে । উদাহরণস্বরূপ, [এফএল:] অস্পৃশ্য নেটওয়ার্ক [সি. ডি. এন. এস. বি. সি.) [সি. আই. ডি. ডি. - র] প্রশিক্ষণ প্রাপ্ত তথ্য, যাতে মানব দেহের গঠন, পরস্পরের গঠন ও গঠন সংক্রান্ত তথ্যগুলোকে চিহ্নিত করা যায়, যাতে নির্দিষ্ট করে এমন একটি বস্তুর কাঠামো তৈরি করা যায় ।

ওয়েলসের লগ থেকে অনুমান ও অনুমান

অতি জটিল ও মোটতা হচ্ছে জটিল ইনপুট ইনপুট যা অনুমান করা যায় না এবং প্রবাহিত হতে পারে না । প্রচলিত পাপোপিক্যাল বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করে mpilyss, অর্চির আইন (যেমন Wili- র আইন), Willi- র অ্যালগরিদম, ও রিলিল সময়-প্লীপ্যাক্ট, বিভিন্ন গুণ, র মাত্রা, র মাত্রা, ও শক্তি, যা কিনা পরিবর্তনশীলভাবে প্রদর্শিত হবে: [m], এবং তার মান অনুসারে, তাকে ব্যবহারযোগ্য হতে হবে ।

Fludidd Last এবং Hridgerboiner র বিন্যাস

জল বা গ্যাসের মাধ্যমে তেল জমা দেওয়া, নির্দিষ্ট এলাকা চিহ্নিত করার জন্য MLCTIC প্রয়োজন । মাটির মাটির উপর প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত, তরল পদার্থের পরিমাণ এবং উচ্চ পর্যায়ের স্পেকট্রোসওরাস লগ কেবলমাত্র মৌলিক ওয়ারলেসের মৌলিক পদার্থের তরল পদার্থের সঙ্গে অনুমান করা যেতে পারে । [FOPL] [F] [F] ব্যাখ্যা করুন: [F] [F] [F] [F]: [F]] [P]] এর সাথে তুলনা করা যায় না, যখন বনের সর্বোত্তম অংশগুলো সংগ্রহ করা হয়, তখন বনের পরিমাণ কমিয়ে দেওয়া হবে, এবং তাতে প্রযোজ্য হয় [L]: [L] [F] [F] [F]]] [FpRUT] [F]]::] [T] এর জন্য একটি প্রকৃত অর্থ যোগ করুন [Fp]

উৎপাদনশীল পূর্বাভাস এবং প্রত্যাখ্যান করুন

ভবিষ্যৎ তেল এবং গ্যাসের হার ফিল্ড উন্নয়ন পরিকল্পনা, সুযোগ এবং অর্থনৈতিক মূল্যায়নের বিষয়ে ধারণা দেয়। এমএল মডেলরা ঐতিহ্যবাহী হারে হারে হারে হারে হারে বাড়তি পরিবর্তনমূলক বিশ্লেষণের হার বৃদ্ধি করে।

তথ্য প্রস্তুতি এবং বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলী

এমএল ভবিষ্যদ্বাণীর গুণগত মান, ইনপুট তথ্যের ওপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে ।

  • [[FLT] অপসারণের পদ্ধতি:[[F] [FLT] টুল দ্বারা সৃষ্ট জঘন্য পরিমাপকে ত্বরান্বিত করা অথবা পরিসংখ্যানের সর্বোচ্চ সংখ্যা অথবা বিন্যাসের ক্ষতি করা ।
  • [[F] অসর্থকরণ তথ্য পার্স করা হচ্ছে:[FFLT] [FO] [1] propickings] একাধিক স্ববিস্ক্রিয়তা, MICE অথবা k-earnerseting প্রতিবেশীদের মধ্যে ফাঁকা স্থান পূরণ করতে হলে এই সমস্যা পূরণ করা হবে ।
  • [[[F] স্বাভাবিক মাপ ও মাপ নির্ধারণ করুন:[[F][F] সাধারণ সীমা নির্ধারণ করুন । উদাহরণস্বরূপ, মিনিট--mix. মান (g.x- এর মান) থেকে বিশাল মাত্রার দৈর্ঘ্য (যেমন, এবং মডেল থেকে বড় আকারে গুরুত্ব প্রদান করা) রোধ করা হবে না ।
  • [[[F] f [F] নির্বাচন:[[F] CREFLT] quotif [[F] বিশ্লেষণ, পারস্পরিক তথ্য, বা রিকার্সিভ বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে শুধুমাত্র ভবিষ্যদ্বাণীকৃত বৈশিষ্ট্যকে সীমাবদ্ধ রাখার এবং কম গুরুত্বের পরিমাণ কমিয়ে আনার জন্য ।
  • [[F] SOT] SITECTC-MY LOG (FOP) প্রান্তিককরণ:[F][F] CLAY [F] অনুক্রমিক ভলিউম ও গুণগত মান অনুসারে সিন্থিক (FOColugs) রাসায়নিককরণ এবং পারমাণবিক যুদ্ধকৌশল ব্যবহার করে এমন একটি চক্রের মধ্যে ব্যবধান সংশোধন করা হয় ।

মডেল বৈধতা এবং অসমত্ব মিশ্রণ

এর জন্য আপনাকে অবশ্যই আস্থা সহকারে ভবিষ্যদ্বাণী করতে হবে ।

  • [[[F] ভালোভাবে পরীক্ষা:[FL] [FLT] [FLT] এক বা একাধিক] প্রশিক্ষণ থেকে অধিক উপকার নিয়ে সেই সমস্ত স্থানের বিষয়ে ভবিষ্যদ্বাণীগুলো মুছে ফেলা ।
  • [[[F] এনএলএলএলএলিয়াম পদ্ধতি:[[[F] একাধিক মডেলকে প্রশিক্ষণ (যেমন: ১) একাধিক মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া (যেমন, এলোমেলো বন, কাঁটার স্তর) এবং বিভিন্ন ধরনের বিভেদ সৃষ্টিকারী অঙ্গবিচ্ছেদকে প্রক্সি অনিশ্চিত হিসাবে বিবেচনা করা হয় ।
  • [[FLT] প্রোবডিস্টেশন আউটপুট:[[F][FF] CLAYL] propertition MRELRECTECTECT runnetorset এ রূপান্তর করা অথবা মনসাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে probertoryst proptsting avides ম্যাপের জন্য আস্থার দৈর্ঘ্য তৈরি করতে : [F] Warthorebebebeoice [FR] [Fobe] [FW]: [0][0]:[[F][F][F][F][F]][[F]]]:[[[F]]]]]]:[[F]]]:[[[[[F]]]]]]:[[D]:] [Fap]:]::[Dep] [FDepsathR]:::: /wewewecstestewecstegstegstecstegstecstecs. 1
  • [[F] সীমা অতিক্রান্ত সচেতনতার সাথে ক্রস [FLT] দ্বারা ক্রস-পয়েন্টিং ([FFLT] ব্লক প্রয়োগ করে অথবা একটি ---পরিবারের মধ্যে দিয়ে ছেড়ে দেওয়া পরিকল্পনা, যাতে অসঙ্গতিমূলক কর্মক্ষমতা রোধ করা যায় ।

পদার্থবিদ্যা-Bod সিমুলেশন দ্বারা একত্রিত করার প্রণালী

বিশুদ্ধ তথ্য-রিভেন এমএল মডেল (যেমন, গণ সংরক্ষণ, ডারসি আইন) হয়ত পরিচিত শারীরিক আইন (যেমন, যোগাযোগ ব্যবস্থা) লঙ্ঘন করতে পারে । উচ্চ পর্যায়ের কর্মফলতা, গবেষক এমএলএল এর সাথে সমন্বয় সাধনা, হাইব্রিড অনুকরণের জন্য একত্রিত করা এমএলএল এর যৌথ প্রচেষ্টা। [এফএল:] [এফএল] [এনডিরনেশন নেটওয়ার্ক (এন.এন.এন.এল:), বিভিন্ন ধরনের শক্তি, বিশ্লেষণের জন্য ব্যয় হিসাব, এবং মেয়াদের মধ্যে একটি একক শক্তি প্রয়োগের জন্য ব্যয় হিসাব, যা কিনা অন্যান্য সাধারণ জ্ঞান, এবং মেয়াদের মধ্যে প্রয়োগের ক্ষেত্রে ব্যয় হিসাবর জন্য ব্যয় হিসাবর ক্ষেত্রে ব্যয় হিসাবর ক্ষেত্রে ব্যয় হিসাব করে।

চ্যালেঞ্জ এবং সীমা

দ্রুত অগ্রগতি সত্ত্বেও, বেশ কিছু বাধার কারণে এমএল-এর ব্যাপক দত্তক গ্রহণের হার অনেক বেড়ে গেছে:

  • [[[[[F] নির্ভর করে সমস্যা ও ভারসাম্যহীনতা:[[[F] অনেক যন্ত্র সম্পূর্ণ সংবাদ প্রদান করে, এবং লক্ষ্যের সম্পত্তি (যেমন, উচ্চ-ক্ষমতা, উচ্চ-ক্ষমতা, অথবা স্থানান্তর করা কঠিন) হতে পারে ।
  • [[[[F] Inft. 0][FOP] [FLT] গভীর নেটওয়ার্কের মত জটিল মডেলগুলো প্রায়ই কালো বাক্সের মধ্যে থাকে । জিওস্ট্রিস্ট্রিবিদ এবং রেগুলারার এর জন্য প্রয়োজন [FO] সিদ্ধান্তের জন্য ব্যাখ্যা, [PREL] [PL] [PL] [P]] [P] [PRV]] [PRE]] [P]::L] [PL]] [PR]] [PR]] [PR[w]]]] [w]] [w]]] [w] [w]] [w]] [w]] নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের সাথে উপলব্ধ]
  • [[[[F] NODOP-স্টেশন-স্টেশনেশন:[[[F] G[F] G[FLT] বিভিন্ন ধরনের পরিবর্তন ঘটেছে; একটি লম্পট অতিরিক্ত লম্পট দ্বারা প্রশিক্ষিত একটা লম্পট হয়তো অন্য দিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে ।
  • [[[F] CLAY [F] ব্যয়:[F] সম্পূর্ণ- আত্ম-সম্প্রদায়িক তথ্য বিশিষ্ট টিভি মডেল ৩. ১. ১ এর ওপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে, যা ছোট অপারেটরদের জন্য নিষিদ্ধ হতে পারে।

ভবিষ্যৎের গতিপথ

এমএল-এর পরবর্তী ঢেউটি তিনটি থিমের কেন্দ্রে পরিণত হবে:

  1. [[[F] স্ববিশ্লেষণ] স্ববিশ্লেষণ এবং অর্ধ-বিশ্লেষণ শিক্ষা:[F] বহুত পূর্ণ মাত্রায় কাঠামোর জন্য প্রচুর পরিমাণে কোষাগার স্থাপন করা হয়েছে, গণনা করার আগে প্রয়োজনীয় মানের পরিবর্তন করা প্রয়োজন।
  2. [[F] [F]ুল-মরাইলাইল-মরম্যাল ডাটা পরস্পরের মধ্যে দ্বন্দ্বের সৃষ্টি:[FLT][FLT] ভূত্বিক, proprickatecric, proprickate, prova, procric, procric], procric, এমনকি স্যাটেলাইট ইনস্‌ড চিত্রের তথ্য, যা পূর্ণ চিত্রটি ধারণ করে
  3. [[[F] সঠিক সময় বন্ধ করা হবে:[F][F][F][F]] যন্ত্র যন্ত্রগুলোকে দূরীভূত করার যন্ত্র সমূহকে একত্রিত করে যন্ত্রটির উপর নির্ভর করে নতুন ডাটা বের করে আনা হবে, যাতে কাজ করার সময় নতুন তথ্য এবং উৎপাদন প্রক্রিয়া কার্যকর করা সম্ভব হয় ।

অন্তর্ভুক্ত

আধুনিক জলবিদ্যুৎ প্রকৌশলীর কাছে মেশিন শেখার অ্যালগরিদম খুবই গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হয়ে উঠেছে ।