摘要：機器學習實際上已經存在了幾十年或者也可以認為存在了幾個世紀。追溯到17世紀,貝葉斯、拉普拉斯關于最小二乘法的推導和馬爾可夫鏈,這些構成了機器學習廣泛使用的工具和基礎。1950年(艾倫·圖靈提議建立一個學習機器)到2000年初(有深度學習的實際應用以及最近的進展,比如2012年的AlexNet),機器學習有了很大的進展。在過去幾年中,深度學習在各種應用領域獲得巨大的成功,并且隨著一些新的應用模式的出現繼續開辟新的領域。最近,由于從大數據中提取有經濟價值信息的需要、各種類型的神經網絡和計算能力獲得較大進展,以及易于使用的程序代碼的出現,促使機器學習在石油和天然氣工業中流行。在本文中,我們將展示機器學習如何幫助地球科學家在更短的時間內完成日常任務。演示地球科學家從機器中學習到的知識,如文檔和圖像分割、測井相識別、巖石物理測井預測和斷層解釋,并利用這些技術來檢查他們的工作質量,獲得細微的洞察力。另一個優點是,這些方法通過提供更精確的訓練數據集來優化機器學習工作流程,從而推動模型的持續學習和提高。