مروری بر کتابخانه های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: کاربردها در زلزله شناسی و مهندسی زلزله

هوش مصنوعی و به ویژه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، با توانایی پردازش کلان داده ها و کشف روابط پنهان، نقش بسزایی درپیشرفت علوم مختلف، از جمله زلزله شناسی و ژئوفیزیک، ایفا می کنند. این فناوری ها با استفاده از کتابخانه ها و چارچوب های متنوعیتوسعه یافته اند که آشنایی با آنها می تواند به پژوهشگران در انتخاب ابزارهای مناسب برای تحلیل داده ها و حل مسائل پیچیده کمککند. شبکه های عصبی مصنوعی، به عنوان یکی از هسته های ا صلی یادگیری عمیق، از نورون هایی تشکیل شده اند که اطلاعات را به صورتلایه ای پردازش و بازنمایی های سلسله مراتبی ایجاد می کنند. این بازنمایی ها ، از ویژگی های سطح پایین تا مفاهیم سطح بالا را در لایه هایمختلف شبکه استخراج می کنند. هر نورون دارای وزن ها و بایاس هایی است که اهمیت ورودی ها را تعیین میکند و با کمک توابعفعال سازی، رفتار غیرخطی لازم برای حل مسائل پیچیده به مدل اضافه می شود. استفاده از این فناوری ها در زلزله شناسی و مهندسیزلزله امکان شناسایی الگوهای پنهان، پیش بینی زلزله ها و بهبود تحلیل های مرتبط را فراهم کرده است. در این مطالعه، مهمترینکتابخانه های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، همچون TensorFlow ، PyTorch و Scikit-Learn ، معر فی و کاربردهای آ نها درزلزله شناسی و مهندسی زلزله مورد بحث قرار می گیرند. این ابزارها به پژوهشگران امکان می دهند که با بهره گیری از امکاناتبهینه سازی شده، کیفیت و سرعت پروژه های خود را ارتقا دهند و با چالش های عملی در این حوزه بهتر روبرو شوند .

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، زلزله شناسی ، مهندسی زلزله