Öğrenen Makineler Ve Fasiyes Ayrımı; İlk Sonuçlar

Öğrenen Makineler


Özet Görüntüleme: 0 / PDF İndirme: 0

Yazarlar

DOI:

https://doi.org/10.70447/ktve.2322

Anahtar Kelimeler:

makine öğrenmesi- gradient boosting- kuyu logları

Özet

Yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamaları kuyu loglarından jeolojik istifin ayırtlanması için kullanılmıştır. Kuyu logu verilerinden yola çıkarak fasiyesleri tahmin etmek için danışmalı makine öğrenmesi yöntemi sınıflayıcılarından biri olan takviyeli türev algoritmasından yararlanılarak ağaç tabanlı bir eğitim modeli geliştirilmiştir ve tahmin başarı oranını arttırmak için veri topluluğu üzerinde iyileştirmeler yapılmıştır. Veri topluluğu olarak, Society of exploration geophysics tarafından makine öğrenmesi için önerilen, Kansas (ABD) civarındaki kuyu verileri kullanılmıştır. Çalışmada kuyu logları tanıtılmış, makine öğrenmesi yöntemi olarak takviyeli türev sınıflayıcı algoritması, verilerin sınıflandırılması açıklanmış ve deneme kuyusu üzerinde % 57, komşu fasiyes bilgisi ile %88 oranında doğruluk ile elde edilen tahmin sonuçları elde edilmiştir.

İndirmeler

İndirme verileri henüz mevcut değil.

İndir

Yayınlanmış

2024-02-29

Nasıl Atıf Yapılır

Erçel, A., & ULUGERGERLİ, E. (2024). Öğrenen Makineler Ve Fasiyes Ayrımı; İlk Sonuçlar: Öğrenen Makineler . Kuantum Teknolojileri Ve Enformatik Araştırmaları Dergisi, 2(1), 31–43. https://doi.org/10.70447/ktve.2322