Особенности применения технологий машинного обучения при моделировании геологических систем, прогнозировании и поиске месторождений полезных ископаемых.

3 ГЛАВА. МЕТОДИКА СЕТИ КОХОНЕНА И СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ


3.1.1 Практическое применение сети Кохонена для моделирования геохимических данных46














2

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность.

В условиях растущей конкуренции и уменьшения количества доступных месторождений, применение технологий машинного обучения может стать важным фактором для оптимизации производственных процессов и повышения эффективности поиска, моделировании и прогнозировании месторождений полезных ископаемых.

Использование машинного обучения позволит сократить время, затрачиваемое на анализ и обработку больших объемов данных. Кроме того, применение технологий машинного обучения может помочь выявить неочевидные закономерности в геологических данных.

Цель.

Целью магистерской диссертационной работы является создание оптимизированного алгоритма, на основе самоорганизующихся карт Сети Кохонена для обработки геохимических данных.

Задачи:

Изучить актуальные направления применения технологий обработки больших данных (Big Data), машинного обучения (Machine Learning), глубокого обучения (Deep Learning), а также рассмотреть современные методы хран