നേട്ടങ്ങൾ:
- ഓട്ടോമാറ്റിക് ചക്രവാള ട്രാക്കിംഗിലെ സൈക്കിൾ സ്കിപ്പും യഥാർത്ഥ ഘടനയിൽ നിന്ന് തകരാർ കണ്ടെത്തുന്നതിലെ ഏറ്റെടുക്കൽ കാൽപ്പാടും വേർതിരിച്ചറിയാനും അത് നേരിട്ട് പരിശോധിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
- ഭൂകമ്പ ഫേസീസ് ക്ലാസുകൾ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാണെന്നും കിണറുകളെയും നിക്ഷേപ പരിസരങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള അറിവ് ഉപയോഗിച്ച് ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ അർത്ഥം ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയുമെന്നും മനസ്സിലാക്കുക.
- ബ്ലൈൻഡ് വെൽ ടെസ്റ്റിനൊപ്പം ഫീച്ചർ കോമ്പിനേഷനിൽ ഓവർഫിറ്റിംഗിൻ്റെ അപകടസാധ്യത പരിശോധിക്കാനും കിണറുകളുടെ എണ്ണത്തിനനുസരിച്ച് സവിശേഷതകളുടെ എണ്ണം പരിമിതപ്പെടുത്താനുമുള്ള കഴിവ്
പ്രോസസ്സിംഗ് പൂർത്തിയായി; നിങ്ങൾക്ക് വൃത്തിയുള്ള, മൈഗ്രേറ്റഡ് സീസ്മിക് വോളിയം ഉണ്ട്. ഇപ്പോൾ യഥാർത്ഥ ചോദ്യം ആരംഭിക്കുന്നു: ഈ ചിത്രം ഭൂഗർഭത്തെക്കുറിച്ച് എന്താണ് പറയുന്നത്? പാളിയുടെ അതിരുകൾ എവിടെയാണ്, ഏത് ദിശയിലേക്കാണ് പിഴവുകൾ വ്യാപിക്കുന്നത്, ഏത് പ്രദേശമാണ് മണൽ, ഏത് കളിമണ്ണ്, എവിടെ ഒരു റിസർവോയർ ഉണ്ടായിരിക്കാം? മൈഗ്രേറ്റഡ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഭൂഗർഭ ഉപരിതലത്തിൻ്റെ ഘടനാപരവും അവശിഷ്ടവുമായ (സ്ട്രാറ്റിഗ്രാഫിക്) മാതൃക വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് സീസ്മിക് വ്യാഖ്യാനം. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) ചക്രവാളത്തിലും തെറ്റ് ട്രാക്കിംഗിലും ഒരു "ക്വിക്ക് ഫസ്റ്റ് ഡ്രാഫ്റ്റ്" നിർമ്മിക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് കാണാം, ഭൂകമ്പ ഫേസീസ് വർഗ്ഗീകരണം, ആട്രിബ്യൂട്ട് വിശകലനം, എന്നാൽ ആരാണ് ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ അർത്ഥവും അന്തിമ മാതൃകയും നിർമ്മിക്കുന്നത്.
വ്യാഖ്യാനത്തിൻ്റെ ബിൽഡിംഗ് ബ്ലോക്കുകൾ
നിബന്ധനകൾ വ്യക്തമാക്കാം. ഭൂകമ്പ വിഭാഗത്തിൽ കാണപ്പെടുന്ന തുടർച്ചയായ പ്രതിഫലന ഉപരിതലമാണ് ചക്രവാളം. പാളികൾ തകരുകയും മാറുകയും ചെയ്യുന്ന വിച്ഛേദിക്കുന്ന ഒരു തലമാണ് തകരാർ; ക്രോസ്-സെക്ഷനിൽ പ്രതിഫലനങ്ങൾ തടസ്സപ്പെടുകയോ മാറ്റുകയോ ചെയ്യുന്ന സ്ഥലങ്ങളിൽ ഇത് ദൃശ്യമാകുന്നു. സമാനമായ തരംഗ സ്വഭാവമുള്ള (വ്യാപ്തി, തുടർച്ച, ടെക്സ്ചർ) വോളിയം മേഖലകളാണ് സീസ്മിക് മുഖങ്ങൾ, സാധാരണയായി സമാനമായ അവശിഷ്ട അന്തരീക്ഷം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. സീസ്മിക് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ എന്നത് ചില സവിശേഷതകളിലേക്ക് കണ്ണിനെ നയിക്കുന്ന ട്രെയ്സുകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ അളവുകളാണ് (നിർത്തൽ, ചരിവ്, വ്യാപ്തി, ആവൃത്തി); ഉദാഹരണത്തിന്, കോഹറൻസ്/തുടർച്ച ആട്രിബ്യൂട്ട് പിഴവുകളും സ്പെക്ട്രൽ വിഘടനം ചാനൽ ജ്യാമിതികളും ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്നു.
ചക്രവാളത്തിലും തെറ്റ് ട്രാക്കിംഗിലും AI
മാനുവൽ ചക്രവാളം ട്രാക്കിംഗ് എന്നത് വ്യാഖ്യാതാവ് ഒരു പ്രതിഫലന വിഭാഗത്തെ സെക്ഷൻ അനുസരിച്ച് കണ്ടെത്തുകയും ആയിരക്കണക്കിന് പോയിൻ്റുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു-കൃത്യമായതും എന്നാൽ മന്ദഗതിയിലുള്ളതുമാണ്. AI-അധിഷ്ഠിത ഓട്ടോമാറ്റിക് ട്രാക്കറുകൾക്ക് കുറച്ച് സീഡ് പോയിൻ്റുകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് മുഴുവൻ വോളിയത്തിലും വ്യാപിക്കാം; തെറ്റ് കണ്ടെത്തലിൽ, CNN-അധിഷ്ഠിത മോഡലുകൾക്ക് (ഇമേജ് പാറ്റേൺ ലേണിംഗ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ) വോളിയത്തിലുടനീളം നിർത്തലുകളെ അടയാളപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഇത് കൈകൊണ്ട് ആഴ്ചകൾ എടുത്തിരുന്നതിനെ മണിക്കൂറുകളായി വെട്ടിക്കുറയ്ക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, രണ്ട് കെണികളുണ്ട്. ആദ്യം, ഓട്ടോമാറ്റിക് ട്രാക്കറിന് ഒരു ചക്രവാളം മറികടക്കാൻ കഴിയും - ഒരു തരംഗ ചിഹ്നത്തിൽ നിന്ന് ഒരു അയൽ ചിഹ്നത്തിലേക്ക് മാറുന്നു; ഫലം മിനുസമാർന്നതും എന്നാൽ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായി കൃത്യമല്ലാത്തതുമായ ഉപരിതലമാണ്. രണ്ടാമതായി, ഫോൾട്ട് ഡിറ്റക്ടർ പ്രോസസ്സിംഗ്-ജനറേറ്റഡ് ലീനിയർ നോയ്സ് (ഉദാ. ഏറ്റെടുക്കൽ കാൽപ്പാട്) ഒരു തെറ്റായി തെറ്റിദ്ധരിച്ചേക്കാം. അതുകൊണ്ടാണ് AI സൃഷ്ടിക്കുന്ന എല്ലാ ഉപരിതലവും പിഴവ് ശൃംഖലയും കവലകളിലും (തെറ്റ്-ചക്രവാള കവല) കിണറുകളിലും നേരിട്ട് പരിശോധിക്കുന്നത്.
നുറുങ്ങ്: സ്വയമേവ ട്രാക്ക് ചെയ്യപ്പെടുന്ന ചക്രവാളം ഡാറ്റയിൽ തന്നെ ഓവർലേ ചെയ്തുകൊണ്ട് നിരവധി പ്രധാന വിഭാഗങ്ങളിൽ ദൃശ്യപരമായി നിരീക്ഷിക്കുക. ഉപരിതലത്തിൽ ചക്രം കടന്നുപോയി, അവിടെ അത് ശക്തമായ പ്രതിഫലനം ഉപേക്ഷിച്ച് ദുർബലമായ കൊടുമുടിയിലേക്ക് കുതിക്കുന്നു; ഈ പ്രദേശങ്ങൾ സ്വമേധയാ ശരിയാക്കാതെ വോളിയം പ്രചരിപ്പിക്കരുത്.
ഭൂകമ്പ മുഖങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം
തരംഗ സ്വഭാവമനുസരിച്ച് വോളിയത്തെ പ്രദേശങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നതിനുള്ള ചുമതലയാണ് മുഖ വർഗ്ഗീകരണം. സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത സമീപനത്തിൽ, നിങ്ങൾ കിണറുകളിലെ അറിയപ്പെടുന്ന ലിത്തോളജികളിൽ നിന്ന് ലേബലുകൾ നൽകുകയും മാതൃക പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത സമീപനത്തിൽ, മോഡൽ തന്നെ സമാന സ്വഭാവസവിശേഷതകളുള്ള പ്രദേശങ്ങളെ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നു, നിങ്ങൾ പിന്നീട് ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ അർത്ഥം നൽകുന്നു. AI ഇവിടെ മികച്ച വേഗത നൽകുന്നു, എന്നാൽ ക്ലാസുകൾ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് സമാനമാണ്, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ വസ്തുതയല്ല. "മുഖം 3" എന്ന് മോഡൽ വിളിക്കുന്ന പ്രദേശത്തിന് "ചാനൽ മണൽ" പോലെയുള്ള അർത്ഥം ലഭിക്കുന്നത് കിണറിൻ്റെയും നിക്ഷേപ പരിസ്ഥിതിയുടെയും അറിവോടെ മാത്രമാണ്.
ശ്രദ്ധിക്കുക: നിങ്ങൾ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം നൽകുന്നു; വ്യത്യസ്ത സംഖ്യകളുടെ ക്ലാസുകൾ തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ മാപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഒരൊറ്റ ക്ലസ്റ്ററിൽ പൂട്ടിയിടരുത്; ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം മാറ്റുക, ഫലം ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായി സ്ഥിരതയുള്ളതാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക.
സവിശേഷത വിശകലനത്തിലെ പിറ്റ്ഫാൾ: മൾട്ടിവേറിയറ്റ് ബന്ധം
AI-ക്ക് ഡസൻ കണക്കിന് സവിശേഷതകൾ സംയോജിപ്പിക്കാനും ശക്തമായ ക്ലാസിഫയറുകൾ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും. എന്നാൽ ഒരു ചെറിയ എണ്ണം കിണറുകളിലേക്ക് ധാരാളം സവിശേഷതകൾ ഉൾക്കൊള്ളാൻ ശ്രമിക്കുന്നത് ഓവർഫിറ്റിംഗിൽ കലാശിക്കുന്നു - പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങൾ ഓർമ്മിക്കാനും പുതിയ ഡാറ്റയിലേക്ക് സാമാന്യവൽക്കരിക്കാനും മോഡലിൻ്റെ കഴിവില്ലായ്മ: കിണറുകളിൽ മാപ്പ് തികഞ്ഞതും കിണറുകൾക്കിടയിൽ അർത്ഥശൂന്യവുമാണ്. നിയമം: നിയന്ത്രണ ഡാറ്റയ്ക്ക് (നന്നായി) ആനുപാതികമായ ഫീച്ചറുകളുടെ എണ്ണം നിലനിർത്തുകയും മാപ്പ് ഒരു സ്വതന്ത്ര കിണറ്റിൽ പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക (അന്ധ പരിശോധന).
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 - ചക്രവാളം മണിക്കൂറുകളോളം ട്രാക്കുചെയ്യുന്നു. 900 km² വ്യാപ്തിയുള്ള പ്രധാന റിസർവോയർ ചക്രവാളം 9 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ സ്വമേധയാ അടയാളപ്പെടുത്തി. AI ട്രാക്കർ 3 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ 6 വിത്ത് പോയിൻ്റുകളിൽ നിന്ന് ഉപരിതലം പരത്തുന്നു; നിരൂപകൻ 14 സൈക്കിൾ ഒഴിവാക്കൽ ഏരിയ സ്വമേധയാ ശരിയാക്കി. ഫലം: അതേ കൃത്യത, ദിവസങ്ങൾക്ക് പകരം ഒരു ദിവസം.
കേസ് 2 - ഒരു തെറ്റിന് കാൽപ്പാട് തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. ഒരു ഫോൾട്ട് ഡിറ്റക്ടർ സാധാരണ വടക്ക്-തെക്ക് ലൈനുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തി. ഈ വരികൾ ഏറ്റെടുക്കൽ ലൈൻ സ്പെയ്സിംഗുമായി കൃത്യമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതായി കമൻ്റേറ്റർ ശ്രദ്ധിച്ചു: അവ പിഴവുകളല്ല, മറിച്ച് ഏറ്റെടുക്കൽ കാൽപ്പാടുകളാണ്. യഥാർത്ഥ തകരാറുകൾ ഈ പതിവ് പാറ്റേണിലേക്ക് ലംബമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു; കാൽപ്പാട് ഒഴിവാക്കിയപ്പോൾ, തെറ്റ് ഭൂപടം അർത്ഥപൂർണ്ണമായി.
കേസ് 3 - ഓവർഫിറ്റിംഗ് ഫെയ്സ് മാപ്പ്. 22 സവിശേഷതകളും 5 കിണറുകളും ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു ക്ലാസിഫയർ കിണറുകളിൽ 98% കൃത്യത നൽകി, എന്നാൽ ആറാമത്തെ (അന്ധൻ) കിണറ്റിൽ മണൽക്കല്ല് കളിമൺ കല്ലായി തരംതിരിച്ചു. ഫീച്ചറുകളുടെ എണ്ണം 6 ആയി കുറയ്ക്കുകയും വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തപ്പോൾ, അന്ധമായ കിണറിൻ്റെ കൃത്യത 61% ൽ നിന്ന് 88% ആയി വർദ്ധിച്ചു: കിണറുകളിലുടനീളം മാപ്പ് വിശ്വസനീയമായിരുന്നു.
പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
1) ആട്രിബ്യൂട്ട് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ കൺസൾട്ടേഷൻ:
നിങ്ങളുടെ പങ്ക്: ഭൂകമ്പ വ്യാഖ്യാന വിദഗ്ധൻ. എൻ്റെ ലക്ഷ്യം: [ഫ്ലൂവിയൽ ചാനൽ മണൽ / കാർബണേറ്റ് റിസർവോയർ]. ഏതൊക്കെ ഭൂകമ്പ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ (കോഹറൻസ്, സ്പെക്ട്രൽ ഡീകോപോസിഷൻ, ആർഎംഎസ് ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ്, ചരിവ്) ഏത് ക്രമത്തിലാണ് ഈ ലക്ഷ്യം ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാൻ ഞാൻ ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്? ഓരോ ആട്രിബ്യൂട്ടും എന്തിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, അത് എന്ത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന പാറ്റേൺ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം? ചുരുക്കത്തിൽ വിശദീകരിക്കുക.
2) ഓട്ടോമാറ്റിക് ചക്രവാള പരിശോധന:
എനിക്ക് സ്വയമേവ ട്രാക്ക് ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഒരു ചക്രവാളമുണ്ട്. സൈക്കിൾ സ്കിപ്പ് കണ്ടുപിടിക്കാൻ എനിക്ക് ഒരു ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് തരൂ: ഏതൊക്കെ വിഭാഗങ്ങളിൽ, ഏതൊക്കെ ലക്ഷണങ്ങളാണ് ഞാൻ നോക്കേണ്ടത് (ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് ഡ്രോപ്പ്, സഡൻ ഡെപ്ത് ജമ്പ്), കിണർ ടൈ ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ എങ്ങനെ സ്ഥിരീകരിക്കും, ഏത് ക്രമത്തിലാണ് ഞാൻ തിരുത്തൽ നടത്തുന്നത്?
3) ഫേസീസ് ക്ലാസ് നമ്പർ ടെസ്റ്റിംഗ്:
ഞാൻ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ഫെയ്സ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് നടത്തുകയാണ്. ഞാൻ 4,6, 8 ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം പരീക്ഷിച്ചു, മാപ്പുകൾ വ്യത്യസ്തമായി പുറത്തുവന്നു. ഏത് ക്ലസ്റ്ററാണ് കൂടുതൽ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായി സന്തുലിതമാണെന്ന് വിലയിരുത്താൻ ഞാൻ എന്ത് മാനദണ്ഡം (ക്ലസ്റ്റർ വലുപ്പ വിതരണം, നല്ല അനുയോജ്യത, സ്ഥലപരമായ സ്ഥിരത) നോക്കണം? ഒരു തീരുമാന നടപടിക്രമം നിർദ്ദേശിക്കുക.
4) ഓവർഫിറ്റിംഗ് നിയന്ത്രണം:
ഞാൻ [N] സവിശേഷതകളും [M] കിണറുകളുമുള്ള ഒരു ഫേസീസ് ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിച്ചു. ഓവർഫിറ്റിംഗിൻ്റെ അപകടസാധ്യത ഞാൻ എങ്ങനെ അളക്കും? ഒരു അന്ധ കിണർ പരിശോധന എങ്ങനെ സജ്ജീകരിക്കാം, കിണറുകളുടെ എണ്ണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ എണ്ണം എങ്ങനെ പരിമിതപ്പെടുത്താം? പ്രവർത്തനക്ഷമമായ നടപടികൾ നൽകുക.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:
ഈ വോള്യത്തിൽ റിസർവോയർ കണ്ടെത്തി അത് മാപ്പ് ചെയ്യുക.
"കണ്ടെത്തുക" ഒരു-പടി മാജിക് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു; ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സന്ദർഭമില്ലാതെ AI ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മാപ്പ് നിർമ്മിക്കുന്നു, അത് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയില്ല.
ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: റിസർവോയർ കേന്ദ്രീകരിച്ചുള്ള വ്യാഖ്യാന വിദഗ്ധൻ. സന്ദർഭം: ഫ്ലൂവിയൽസിസ്റ്റം, ടാർഗെറ്റ് ചാനൽ മണൽ, 3 കിണറുകളിൽ അറിയപ്പെടുന്ന ലിത്തോളജി. ടാസ്ക്:(1) ചാനൽ ജ്യാമിതിയെ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്ന ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ സംയോജനം നിർദ്ദേശിക്കുക; (2) മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ക്ലസ്റ്ററിങ്ങിലൂടെ കാൻഡിഡേറ്റ് മുഖങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ എഴുതുക; (3) 3 കിണറുകളും അന്ധനായ നാലാമത്തെ കിണറും ഉള്ള ഓരോ സ്ഥാനാർത്ഥിയെയും എങ്ങനെ പരീക്ഷിക്കാമെന്ന് എന്നോട് പറയുക. ഫലം "കാൻഡിഡേറ്റ്" ഭാഷയിൽ അവതരിപ്പിക്കുക, "ജിയോളജിക്കൽ വസ്തുത" ഭാഷയിലല്ല.
ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സന്ദർഭം, കിണർ നിയന്ത്രണം, അന്ധമായ പരിശോധനയ്ക്കുള്ള ആവശ്യം എന്നിവ ഔട്ട്പുട്ടിനെ പ്രതിരോധത്തിലാക്കുന്നു.
വ്യാഖ്യാന ജോലികളും AI-യുടെ പങ്കും
അന്വേഷണം
AI സംഭാവന
പ്രധാന അപകടസാധ്യത
സ്ഥിരീകരണം
ഹൊറൈസൺ ട്രാക്കിംഗ്
ഉയർന്ന വേഗത
സൈക്കിൾ ഒഴിവാക്കുക
നന്നായി ടൈ, വിഷ്വൽ വിഭാഗം പരിശോധന
തെറ്റ് കണ്ടെത്തൽ
ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ സൃഷ്ടിക്കുന്നു
നിങ്ങളുടെ കാൽപ്പാടുകൾ ഒരു തെറ്റായി തെറ്റിദ്ധരിക്കരുത്
ദിശ/ക്രോസ് ഡാറ്റ നിയന്ത്രണം
മുഖങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം
ക്ലസ്റ്ററിംഗ്
അർത്ഥമില്ലാത്ത ക്ലാസ്
നല്ലതും നിക്ഷേപിക്കുന്നതുമായ അന്തരീക്ഷം
ആട്രിബ്യൂട്ട് ലയനം
ശക്തമായ വേർതിരിവ്
ഓവർഫിറ്റിംഗ്
അന്ധമായ കിണർ പരിശോധന
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- ദൃശ്യ പരിശോധന കൂടാതെ ചക്രവാളത്തിൻ്റെ യാന്ത്രിക വ്യാപനം. സൈക്കിൾ സ്കിപ്പ് മിനുസമാർന്നതും എന്നാൽ കൃത്യമല്ലാത്തതുമായ ഉപരിതലം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
- ഓരോ ലീനിയർ പാറ്റേണും ഒരു തെറ്റായി തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. ഏറ്റെടുക്കൽ കാൽപ്പാടുകൾ പതിവ് ലൈനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അതിൻ്റെ ദിശ നോക്കുക.
- നേരിട്ടുള്ള ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ അർത്ഥം മുഖാമുഖം ക്ലാസിന് ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നു. ക്ലാസ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ആണ്; നന്നായി അർത്ഥമാക്കുക.
- കൂടുതൽ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ, കുറച്ച് കിണറുകൾ. ഓവർ ഫിറ്റിംഗ് മാപ്പിനെ കിണറുകൾക്കിടയിലുള്ള മാലിന്യമാക്കി മാറ്റുന്നു.
- ബ്ലൈൻഡ് ടെസ്റ്റ് ഒഴിവാക്കുക. പരിശീലന കിണറുകളിൽ മാത്രം കൃത്യത അളക്കുന്നത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്.
ചുരുക്കത്തിൽ
ഭൂകമ്പ വ്യാഖ്യാനത്തിൽ AI; ഇത് ചക്രവാളം/തെറ്റ് ട്രാക്കിംഗ് മണിക്കൂറുകളായി കുറയ്ക്കുന്നു, മുഖങ്ങളെ വേഗത്തിൽ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നു, ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ശക്തമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഓരോ സ്പീഡ് നേട്ടത്തിനും ഒരു കെണിയുണ്ട്: സൈക്കിൾ ഒഴിവാക്കുക, കാൽപ്പാടുകൾ തെറ്റാണെന്ന് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുക, അർത്ഥശൂന്യമായ മുഖങ്ങൾ, ഓവർഫിറ്റിംഗ്. AI ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഔട്ട്ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നു; ഡ്രാഫ്റ്റിനെ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ യാഥാർത്ഥ്യമാക്കി മാറ്റുകയും കിണറിൻ്റെയും നിക്ഷേപ പരിസ്ഥിതിയുടെയും അറിവോടെ അതിനെ അർത്ഥമാക്കുകയും അന്ധമായ പരിശോധനയിലൂടെ പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന വ്യാഖ്യാതാവാണ് അദ്ദേഹം. ആത്യന്തിക ഭൂഗർഭ മാതൃക എല്ലായ്പ്പോഴും മനുഷ്യൻ സ്ഥാപിക്കുകയും സംരക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒന്നാണ്.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
ഒരു ലക്ഷ്യം തിരഞ്ഞെടുക്കുക (ചാനൽ മണൽ, ബേക്കിംഗ് സോഡ മുതലായവ). "ആട്രിബ്യൂട്ട് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ കൺസൾട്ടേഷൻ" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ട് പ്ലാൻ സൃഷ്ടിക്കുക. തുടർന്ന് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ക്ലസ്റ്ററിങ്ങിനായി "ഫേസിസ് ക്ലാസ് കൗണ്ട് ടെസ്റ്റിംഗ്" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിക്കുക കൂടാതെ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ക്ലാസ് കൗണ്ടുകളെങ്കിലും താരതമ്യം ചെയ്യുക; ഏതാണ് കൂടുതൽ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായി സ്ഥിരതയുള്ളതെന്നും ഇത് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾ ഏത് കിണർ പരിശോധന ഉപയോഗിക്കുമെന്നും എഴുതുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] ഞാൻ പ്രധാന വിഭാഗങ്ങളിലെ യാന്ത്രിക ചക്രവാളം ദൃശ്യപരമായി പരിശോധിക്കുകയും സൈക്കിൾ ഒഴിവാക്കൽ ശരിയാക്കുകയും ചെയ്തു.
- [ ] ദിശയും ക്രോസ്-ഓവർ ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ ഫൂട്ട്പ്രിൻറിൽ നിന്ന് തെറ്റ് സ്ഥാനാർത്ഥികളെ വേർതിരിച്ചു.
- [ ] ഞാൻ ഫേഷ്യൽ ക്ലാസുകളെ കിണറും നിക്ഷേപാന്തരീക്ഷവും ഉപയോഗിച്ച് വ്യാഖ്യാനിച്ചു.
- [ ] കിണറുകളുടെ എണ്ണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഞാൻ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ എണ്ണം പരിമിതപ്പെടുത്തി.
- [ ] ഞാൻ ഫലം ഒരു അന്ധമായ കിണറ്റിൽ പരീക്ഷിച്ചു.