Анализ данных для технических систем

На данном вебинаре вы узнаете, как использовать инструменты MATLAB для выявления закономерностей, решения задач классификации и построения прогнозных моделей по набору исходных данных. На реальных примерах  технических систем из области энергетики и промышленного производства мы рассмотрим  методы анализа данных и алгоритмы машинного обучения. 

Вы поймете, как быстро изучить данные, обучить различные модели, произвести оценку качества алгоритмов, сравнить полученные результаты и применить лучшие подходы для решения задач.

Основные примеры включают:

• Определение энергоэффективности зданий на базе решения задачи классификации потребностей нагрева/охлаждения
• Краткосрочное прогнозирование энергопотребления объектов (регрессия)
• Определение дефектов производства стальных пластин (классификация брака)
• Мониторинг и прогноз примесей при переработке железной руды (регрессия)

Будут затронуты темы:

• Импорт, обработка, визуализация и анализ данных
• Обучение алгоритмов машинного обучения на базе нейронных сетей, деревьев решений, построения регрессионных моделей
• Работа с большими и многомерными данными
• Экспорт результатов в виде отчетов и создания интерактивных приложений