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本帖被 admin 从 smartres-(王涛@XXSim) 移动到本区(2021-10-16)
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这张图是否引起了作为油藏数模工程师的你的共鸣? 其实,这两张图是我从一个深度学习领域的大牛那儿借过来的。(李沐,开源机器学习平台MXNet的主要贡献者之一。MXNet是亚马逊主推的开源人工智能平台,与其他著名的开源平台,如Google的Tensorflow,facebook的Caffe齐名。插一句,Caffe的主要贡献者贾杨清也是很谦虚和优秀的华人大牛)。 也许你会说:卧槽,怎么和做油藏数模项目这么相像?没错,就是这么像,不光是两者做应用的流程很像,就连背后的一些求解算法也是相通的。因为这几年我也在做一些机器学习、深度学习的尝试,因此,如果你有兴趣学习或了解机器学习、深度学习,我可以推荐你先从吴恩达(Andrew Ng)的机器学习公开课开始入门,讲的浅显易懂(请自行百度吴恩达和他的公开课)。看完后你会了解到:作为油田勘探开发研究工程师,其实我们一直在应用机器学习的一些算法,或者说,石油行业早就在用机器学习相关的算法了。为什么呢?因为算法这个东西的普及之路,最先会应用到军工领域,然后是工业,最后才普及到民用。一旦进入到民用并与互联网相结合,互联网大佬们就开始加大投入,包括研发,并引起资本和媒体的狂欢和炒作,会越来越发酵。 再回到那两张图,虽然做深度学习的应用和做数模项目的流程很相似,并且都有调参这个痛苦,但做数模项目相比而言要轻松愉快的多,因为油藏数模有理论依据作为指导啊,我们在调参的时候心里大致是有数的,而深度学习的调参就好像是在“炼丹”啊(这不是我说的,深度学习工程师自己在用‘炼丹’来吐槽他们自己)。 所以,做数模没有那么苦,如果觉得苦,想想隔壁的深度学习应用工程师吧。
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