חזרה לרשימת הפרויקטים
חיזוי נתונים וזיהוי אנומליות
Details
מערכת לבדיקה ובחירה של מודל אופטימלי לחיזוי נתונים וזיהוי חריגות
זיהוי חריגות וחיזוי הפרמטרים שנבחרו במימוש אלגוריתמי נתונים שרירותיים באמצעות שפת R. המערכת שפותחה על ידי מומחי מדעי הנתונים שלנו מורכבת ממספר מודולים. המודול הראשון מאפשר לבצע ניתוח נתונים מחקריים סטטיסטיים וויזואליים עם חישוב של חלוקת מאפיינים עיקריים עבור פרמטרים נפרדים ותלות ביניהם. לאחר תוצאות הניתוח, המשתמש יכול לזהות באופן אוטומטי או ידני את קבוצת הפרמטרים הטובה ביותר לחיזוי. המודול השני מבצע את עיבוד הנתונים הישיר, המבוסס על:
1) פונקציות למימוש עיבוד מוקדם של נתונים, לרבות נורמליזציה ושינוי קנה מידה של נתונים, אשכול/קיבוץ וטרנספורמציה אורתוגונלית של פרמטרים ראשוניים;
2) שיטות אימון ומימוש שימוש במערכת זיהוי חריגות על בסיס מודלים של תערובת גאוס וסינון מבוסס רווחי סמך, כמו גם חיזוי פרמטרים באמצעות רשתות עצביות. למערכת יש את היכולות הבאות:
- הדמיית תוצאות,
- שמירת מודלים של טרנספורמציה,
- מקבץ רשת עצבית לשימוש נוסף. לכל מודול יש מערכת הגדרות חזקה, כך שמשתמש ללא ידע מעמיק בלמידת מכונה ואלגוריתמים יכול להשתמש בה בקלות. מערכת בחירת הפרמטרים האופטימלית מהדיאפאזון שנבחר בהתבסס על אימות צולב מומשה גם במודול נפרד.
1) פונקציות למימוש עיבוד מוקדם של נתונים, לרבות נורמליזציה ושינוי קנה מידה של נתונים, אשכול/קיבוץ וטרנספורמציה אורתוגונלית של פרמטרים ראשוניים;
2) שיטות אימון ומימוש שימוש במערכת זיהוי חריגות על בסיס מודלים של תערובת גאוס וסינון מבוסס רווחי סמך, כמו גם חיזוי פרמטרים באמצעות רשתות עצביות. למערכת יש את היכולות הבאות:
- הדמיית תוצאות,
- שמירת מודלים של טרנספורמציה,
- מקבץ רשת עצבית לשימוש נוסף. לכל מודול יש מערכת הגדרות חזקה, כך שמשתמש ללא ידע מעמיק בלמידת מכונה ואלגוריתמים יכול להשתמש בה בקלות. מערכת בחירת הפרמטרים האופטימלית מהדיאפאזון שנבחר בהתבסס על אימות צולב מומשה גם במודול נפרד.
