{"id":2790,"date":"2020-11-25T11:43:21","date_gmt":"2020-11-25T13:43:21","guid":{"rendered":"https:\/\/giruenf.org\/?p=2790"},"modified":"2021-01-12T18:34:41","modified_gmt":"2021-01-12T20:34:41","slug":"force-2020-lithology-machine-learning-competition","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/giruenf.org\/?p=2790","title":{"rendered":"FORCE 2020 lithology machine learning competition"},"content":{"rendered":"
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O grupo GIR se destaca em competi\u00e7\u00e3o a n\u00edvel mundial e conquista o 2\u00ba lugar dentre as 329 equipes inscritas!<\/em><\/strong><\/h3>\n<\/div>
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O objetivo da competi\u00e7\u00e3o foi, usando para treino dados petrof\u00edsicos de dezenas de po\u00e7os do Mar do Norte, criar um modelo, atrav\u00e9s de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina supervisionada, que melhor predissesse as reais litof\u00e1cies presentes em um conjunto de po\u00e7os para teste desta mesma regi\u00e3o.<\/p>\n<\/div>

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https:\/\/www.npd.no\/en\/force\/events\/results-of-the-FORCE-2020-lithology-competition\/<\/a><\/em><\/p>\n<\/div>

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A equipe descreveu como o problema foi abordado:<\/p>\n

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\u201cNossa principal preocupa\u00e7\u00e3o na competi\u00e7\u00e3o era construir um classificador robusto e eficiente para lidar com o conjunto de dados de treinamento. J\u00e1 sab\u00edamos que o XGBoost se encaixa nessa tarefa em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s etapas padr\u00e3o de pr\u00e9-processamento, imputa\u00e7\u00e3o de dados e aumento de recursos. Nosso esfor\u00e7o se concentrou em estrat\u00e9gias de treinamento, valida\u00e7\u00e3o cruzada e teste para ajustar o classificador. Finalmente, adotamos uma perspectiva petrof\u00edsica para nos especializarmos no pr\u00e9-processamento para realizar a sele\u00e7\u00e3o e a engenharia de recursos usando a transformada wavelet para ajudar a diferenciar litologias espec\u00edficas.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>

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Parab\u00e9ns \u00e0 equipe!<\/em><\/h3>\n<\/div>
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