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9780128177365 - Machine Learning for Subsurface Characterization de Misra (16 resultados)
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: Gardner's Used Books, Inc., Tulsa, OK, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,72
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Acceptable. Softcover. Excellent condition but does contain a minimal amount of highlighting (mostly in chapter 1-all text is legible). Intact, complete. Tulsa's largest used bookstore. Located on South Mingo Road since 1991. No-hassle return policy if not completely satisfied.
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Machine Learning for Subsurface Characterization, 1st Edition
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 130,02
Envío por EUR 7,52
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 143,74
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Machine Learning for Subsurface Characterization, 1st Edition
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Elsevier Science & Technology, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 139,10
Envío por EUR 20,06
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Añadir al carritoPaperback / softback. Condición: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days.
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Machine Learning for Subsurface Characterization, 1st Edition
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 147,58
Envío por EUR 9,95
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 165,93
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 156,69
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 156,68
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 172,56
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 116,85
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Machine Learning for Subsurface Characterization | Siddharth Misra (u. a.) | Taschenbuch | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2019 | Gulf Professional Publishing | EAN 9780128177365 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 161,53
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoKartoniert / Broschiert. Condición: New. Learn from 13 practical case studies using field, laboratory, and simulation data Become knowledgeable with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization Learn frameworks, concepts, and methods imp.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 3 de 5 estrellas
EUR 111,23
Envío por EUR 6,80
Se envía de Italia a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: new. Questo è un articolo print on demand.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 127,39
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 230 pages. 9.00x6.00x0.51 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Elsevier Science & Technology, Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 123,00
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine Learning for Subsurface Characterization develops and applies neural networks, random forests, deep learning, unsupervised learning, Bayesian frameworks, and clustering methods for subsurface characterization. Machine learning (ML) focusses on developing computational methods/algorithms that learn to recognize patterns and quantify functional relationships by processing large data sets, also referred to as the 'big data.' Deep learning (DL) is a subset of machine learning that processes 'big data' to construct numerous layers of abstraction to accomplish the learning task. DL methods do not require the manual step of extracting/engineering features; however, it requires us to provide large amounts of data along with high-performance computing to obtain reliable results in a timely manner. This reference helps the engineers, geophysicists, and geoscientists get familiar with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization and demonstrates the use of data-driven methods for outlier detection, geomechanical/electromagnetic characterization, image analysis, fluid saturation estimation, and pore-scale characterization in the subsurface. Englisch.
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Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: Inglés
Publicado por Elsevier Science & Technology, Gulf Professional Publishing, 2019
ISBN 10: 0128177365 ISBN 13: 9780128177365
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 137,13
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning for Subsurface Characterization develops and applies neural networks, random forests, deep learning, unsupervised learning, Bayesian frameworks, and clustering methods for subsurface characterization. Machine learning (ML) focusses on developing computational methods/algorithms that learn to recognize patterns and quantify functional relationships by processing large data sets, also referred to as the 'big data.' Deep learning (DL) is a subset of machine learning that processes 'big data' to construct numerous layers of abstraction to accomplish the learning task. DL methods do not require the manual step of extracting/engineering features; however, it requires us to provide large amounts of data along with high-performance computing to obtain reliable results in a timely manner. This reference helps the engineers, geophysicists, and geoscientists get familiar with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization and demonstrates the use of data-driven methods for outlier detection, geomechanical/electromagnetic characterization, image analysis, fluid saturation estimation, and pore-scale characterization in the subsurface.
