Какой метод машинного обучения применить и как?

Question

[IRVIN2-1]

Есть данные в таблице | время | - | давление в баке |. С шагом 0.05 секунд с датчика приходит сигнал о показаниях давления. Данная таблица есть как для штатной ситуации, так и для внештатной ситуации (когда давление выходит из допустимой нормы). Хочу обучить модель, чтобы она распознавала внештатные ситуации и сигнализировала об этом. Какой метод мне выбрать, как это можно сделать? Данная модель будет своего рода фильтром для поступающего в нее потока данных.

Comments

[Алексей Уколов]

Чем вас не устраивает элементарный if (value < X || value > Y), зачем тут нейронка?

Answer 1

[Valeri Tsvetkov]

Для обучения модели, которая будет распознавать и предсказывать внештатные ситуации на основе данных о давлении в баке, можно использовать различные методы машинного обучения, например:

Обучение с учителем: Этот метод требует наличия размеченных данных, где каждая запись имеет метку, указывающую, является ли ситуация внештатной или нет. Вы можете создать обучающий набор данных, включающий показания давления в баке и соответствующие метки внештатной ситуации. Затем вы можете использовать алгоритмы классификации, такие как логистическая регрессия, метод опорных векторов (SVM) или случайный лес, чтобы обучить модель на этих данных.

Обучение без учителя: Если у вас нет размеченных данных, вы можете использовать методы обучения без учителя, такие как кластеризация или аномалийное обнаружение. Кластеризация поможет выделить группы схожих показаний давления, а аномалийное обнаружение поможет идентифицировать необычные или внештатные ситуации на основе отклонений от нормы.

Глубокое обучение: Глубокие нейронные сети могут быть использованы для обучения модели на больших объемах данных. Вы можете использовать рекуррентные нейронные сети (RNN) или сверточные нейронные сети (CNN) для анализа последовательности показаний давления и выявления внештатных ситуаций.

Обучение с подкреплением: Если у вас есть возможность проводить эксперименты и получать обратную связь от среды, вы можете использовать методы обучения с подкреплением. В этом случае модель будет принимать решения на основе полученных наград или штрафов и постепенно улучшать свои предсказания.