• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Проектная группа разработки методов обнаружения точек разладки во временных рядах методами машинного обучения

Обнаружение изменений в режиме работы наблюдаемой системы – хорошо известная задача, встречающаяся в различных приложениях: контроль качества производственных процессов, раннее обнаружение сбоев, предиктивное обслуживание, мониторинг состояния пациентов в медицине, построение языковых помощников, анализ текстов и видео. Для решения этой задачи используются методы обнаружения точек разладки. Точка разладки – это момент времени, в котором меняется поведение временного ряда, который характеризует наблюдаемую систему. Возникновение разладки означает, что состояние системы изменилось, и ее своевременное обнаружение может помочь предотвратить нежелательные последствия.

Целями проектной группы являются разработка и исследование новых методов обнаружения точек разладки во временных рядах с применением методов машинного обучения, а также использование этих методов в приложениях.

Новости

Арзыматов Кененбек, Гущин Михаил, Сапронов Андрей, Белавин Владислав, Гремячих Леонид, Карпов Максим и Устюжанин Андрей опубликовали статью Online detection of failures generated by storage simulator в журнале Journal of Physics: Conference Series
29 июня, 2021 г.
Лаборатория методов анализа больших данных ФКН и Проектная группа по методам обнаружения точек разладки во временных рядах провела семинар "Обнаружение аномалий и предсказание сбоев" 31 мая 2021 года
25 июня, 2021 г.
Проектная группа разработки методов обнаружения точек разладки во временных рядах совместно с научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных ФКН провела открытый семинар по методам обнаружения точек разладки во временных рядах 19 апреля 2021 года.
20 апреля, 2021 г.
Михаил Гущин выступил с докладом "Обнаружение временных изменений для систем предсказательной аналитики" на конференции OpenTalks.AI 2021 в Москве.
8 февраля, 2021 г.
Михаил Гущин выступил с туториалом по обнаружению аномалий и точек разладки генеративными моделями на конференции OpenTalks.AI 2021 в Москве.
4 февраля, 2021 г.
Кененбек Арзыматов выступил с докладом Online detection of failures generated by storage simulator на конференции International Conference on Computer Simulation in Physics and beyond (CSP) в Москве
2 ноября, 2020 г.
Еще новости