•  

    Новостная рассылка

    Подпишитесь и получайте самые свежие новости.
    Подписаться на новостную рассылку
  • Анализ данных технических систем с MATLAB

    3 сентября 2015
    11:00 и 17:00
    Мероприятие бесплатное
    Регистрация обязательна

    Иван Мелешин, инженер департамента MathWorks

    Иван специализируется на системах управления и физическом моделировании. Образование – МИИТ, инженер по специальности «Управление и информатика в технических системах», к.т.н. «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (на транспорте)». Профессионал в работе с MATLAB с более чем 7 летним стажем. Так же на счету Ивана работа в научно-исследовательской лаборатории автоматического управления движением поездов, создание алгоритмов и моделей в задачах управления движением поездов метрополитена, повышение энергоэффективности на транспорте.

    Уважаемые дамы и господа!

    Компании Softline и MathWorks приглашают вас принять участие в бесплатном вебинаре: Анализ данных технических систем с MATLAB

    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

    Предварительная регистрация обязательна.