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iNeuAI数据挖掘组件,对数据标记、模型训练、工况预警

2019-5-25 22:25| 发布者: admin| 查看: 323| 评论: 0

摘要: iNeuAI 是 iNeuOS 的核心组件,对 iNeuKernel 设备运行容器产生的数据进行数据样本标记、数据算法模型训练、工况智能预警。现在支持决策树和 KMeans 两种算法,从规划角度考虑,还要增加算法和完善产品体系。 ...

iNeuAI iNeuOS 的核心组件,对 iNeuKernel 设备运行容器产生的数据进行数据样本标记、数据算法模型训练、工况智能预警。现在支持决策树和 KMeans 两种算法,从规划角度考虑,还要增加算法和完善产品体系。

iNeuAI 要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出潜藏在数据中的规律和我们所需要信息,从而使数据发挥最大化的价值,是 iNeuOS 云端操作系统的一个核心目标。

一般认为传统的机器学习是浅层次的学习架构,与之相反的,深度学习则是指机器学习技术在监督或非监督的情况下自动的学习深层次的架构并且用于分类或进行数据挖掘。并且把机器学习的算法应用到各个领域中。

iNeuAI 框架示意,如下图:

   增加和编辑机器学习任务,右键单击【高级服务】 -> 【机器学习】,选择【功能设置】,会出现右边区域内容,选择【增加任务】,如下图:

选择已经增加好的任务,选择【标记数据样本】,可以对同一个机器学习任务可以标注多种各类工况数据样本,工况数据样本越多训练的模型越有价值,如下图:

   选择【增加样本】,对应机器学习任务中选择的数据点查询采集的历史数据;选择【填补数据】,可以使用平均值、最大值、最小值的形式补充数据集合;选择【标注工况】,可以根据现场的实际应用场景规划工况详细情况,如下图:

填补数据

工况标注

      结合数据实时采集,并对数据进行挖掘,实例使用效果如下图:


鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋

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