Продукты M 5
Интеллектуальная подготовка и обработка данных
Наша платформа позволяет проводить разведочный анализ (EDA) данных:
- Выявление структуры и характеристик
- Выявление выбросов и аномалий
- Идентификацию связей и корреляций между переменными
- Подготовку данных для дальнейших этапов анализа
Цель
Модуль обеспечивает комплексную предварительную обработку промышленных данных для эффективного обучения нейронных сетей, включая структурирование разнородных источников, формирование баз данных и автоматическое устранение аномалий, с целью повышения качества данных и надежности ИИ-моделей
Характеристики
Автоматизированный разведочный анализ
Проводится анализ структуры данных, выявляя ключевые характеристики, такие как распределение переменных, типы данных и общие паттерны, что позволяет быстро понять специфику промышленных датасетов.
Обнаружение и обработка аномалий
Используя алгоритмы машинного обучения, модуль автоматически идентифицирует выбросы и аномалии в реальном времени, предлагая опции для их коррекции или исключения, чтобы предотвратить искажения в моделях.
Структурирование и создание баз данных
Модуль организует сырые данные в структурированные форматы, включая создание реляционных баз данных, с поддержкой интеграции разнородных источников.
Идентификация связей и корреляций
Автоматический расчет корреляций, причинно-следственных связей и визуализация зависимостей между переменными (например, энергопотреблением и производительностью), что помогает выявить скрытые паттерны для оптимизации процессов.
Подготовка данных для обучения ИИ
Включает нормализацию, масштабирование, заполнение пропусков, специально адаптированные для нейронных сетей, обеспечивая совместимость с моделями прогнозирования и оптимизации.
Ожидаемые результаты оптимизации
Повышение точности моделей ИИ
Качественно подготовленные данные снижают ошибки в обучении, что приводит к более надежным прогнозам и оптимизациям в производственных процессах
Увеличение общей эффективности
Чистые и структурированные данные минимизируют риски ложных срабатываний в системах мониторинга, способствуя снижению простоев и оптимизации ресурсов