Certains auteurs proposent d`étendre des modèles d`entités basiques avec des multiplications de type UML de la forme [n, m] avec n étant la borne inférieure et m la borne supérieure. Ceux-ci sont utilisés pour limiter le nombre de sous-fonctionnalités qui peuvent faire partie d`un produit chaque fois que le parent est sélectionné. [3] lors de la création de modèles de machine learning, il n`est souvent pas suffisant de simplement faire des prédictions. Souvent, les développeurs de machine learning, les décideurs et les personnes affectées par les modèles doivent comprendre comment les modèles de machine learning prennent des décisions et quelles fonctionnalités contribuent à leur performance. Permutation Feature importance (PFI) est un outil d`explainability de modèle qui est utilisé en interne à Microsoft pour aider les développeurs de machine learning à mieux comprendre l`importance de la fonctionnalité des modèles. La première étape de ce processus est de commencer par modéliser la valeur attendue d`une entité. Comme je l`ai écrit dans un post précédent, dans de nombreuses entreprises, il est étonnamment difficile de convenir de ce que les facteurs pertinents sont et quelle est leur priorité relative. Par conséquent, nous avons développé une approche même spécifiquement pour la modélisation de la valeur des fonctionnalités. Dans cette approche, nous travaillons d`abord avec l`entreprise pour choisir une fonctionnalité appropriée. Pour cette fonctionnalité, nous identifions les facteurs pertinents qui, selon nous, seront affectés par cette fonctionnalité. Ces facteurs peuvent être des changements dans le comportement des clients ou des changements dans le comportement du système.

Ensuite, nous discutons de la priorité relative de ces facteurs et nous convenons d`une fonction de valeur qui décrit la valeur attendue convenue d`une entité. La modélisation de fracture de Pétrel offre une flexibilité totale pour la caractérisation stochastique et géomécanique des fractures à l`aide de méthodes stochastiques ou déterministes. Les fractures peuvent être modélisées comme des fractures discrètes ou implicites ou comme une combinaison des deux. En outre, une méthode basée sur la géomécanique modélise le champ de contrainte perturbée directement lié aux failles actives, sous des contraintes tectoniques appliquées. Les contraintes tectoniques par le temps géologique peuvent être obtenues à partir d`une inversion utilisant les données de fracture et le modèle de défaut ou, alternativement, peuvent être imposées directement. Cela permet d`extraire les caractéristiques géométriques des fractures naturelles potentielles développées à l`intérieur du champ de contrainte perturbée.