Машинное обучение
9,4K подписчиков
Недавно собрала ответ на этот вопрос достаточно развернуто, на мой взгляд, чтобы поделиться им с широкой аудиторией. Не все платные курсы плохие (хотя большинство — да — из-за механизмов отбора, продаж и слабой программы), но о них напишу отдельно. Мне кажется, нужно учитывать больше персонализированных параметров для того, чтобы грамотно выбирать хороший курс за деньги. — Во-первых, в список вошли бесплатные онлайн-курсы и ресурсы для самостоятельного обучения, которые проходила сама или советует профессиональное сообщество аналитиков и дата-саентистов (часто упоминающиеся в ODS...
1 год назад
Пикабу
431,3K подписчиков
Читатели в основном знают меня как любителя ретро-железа и технических самоделок. Этой весной я выступил в новом амплуа — интервьюера. Политехнический музей предложил мне провести беседу с Дмитрием Ветровым, одним из российских экспертов в области ИИ. Я, как обычно, не блистал дикцией и артистизмом, но ситуацию вытянул гость, который оказался прекрасным рассказчиком, и в итоге у нас получился интересный и откровенный разговор. Так что если вы хотите...
1 год назад
Analyze_this_WITH_ME
🌍 Оптимизация прогнозирования выработки ветровой энергии с помощью машинного обучения

Сегодня я хочу поделиться важными выводами из статьи "Comparative Analysis of Machine Learning Techniques in Predicting Wind Power Generation: A Case Study of 2018–2021 Data from Guatemala", опубликованной в журнале Energies. Это исследование показывает, как современные методы машинного обучения могут улучшить прогнозирование выработки ветровой энергии, что особенно актуально для специалистов в области энергетики, инженеров и аналитиков данных.

📊 Основные идеи исследования:

1. Цель исследования:
- Разработать модели машинного обучения для прогнозирования выработки ветровой энергии без использования детализированных метеорологических данных.
- Оценить эффективность различных методов машинного обучения, включая простые алгоритмы, ансамблевые методы и глубокое обучение.

2. Методы и модели:
- В исследовании использовались данные с трёх ветровых электростанций в Гватемале за период с 2018 по 2021 годы.
- Оценка производительности моделей проводилась с помощью метрик RMSE (корень средней квадратичной ошибки) и MAE (средняя абсолютная ошибка).
- Применялись такие методы машинного обучения, как Gated Recurrent Unit (GRU), Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (BiLSTM), Bagging и Extreme Gradient Boosting (XGBoost).

3. Результаты и выводы:
- Модели GRU, LSTM и BiLSTM показали наименьшие значения RMSE и MAE, что свидетельствует о их высокой точности в прогнозировании ветровой энергии.
- Использование методов глубокого обучения, таких как LSTM и GRU, позволило лучше учитывать временные зависимости и нелинейные отношения в данных, что значительно повысило точность прогнозов.
- Байесовское сравнение моделей и тест Диболда-Мариано подтвердили надёжность и точность этих моделей.

🛠 Пример применения моделей:

Для демонстрации возможностей использования машинного обучения в прогнозировании выработки ветровой энергии, приведем пример кода на Python.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('wind_power_data.csv')
X = data[['Time', 'Date', 'SNT-E1', 'VBL-E1', 'LCU-E1']].values
y = data['Power'].values

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)
for train_index, test_index in tscv.split(X):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

# Создание и обучение модели LSTM
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test))

# Оценка модели
y_pred = model.predict(X_test)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print(f'RMSE: {rmse}, MAE: {mae}')

🔍 Важные выводы:

- Использование методов машинного обучения, особенно глубокого обучения, позволяет значительно повысить точность прогнозов выработки ветровой энергии.
- Модели GRU и LSTM наиболее эффективны для учёта временных зависимостей и нелинейных отношений в данных.
- Эти результаты могут существенно улучшить управление энергосистемами и планирование операций в секторе возобновляемой энергии.

🌟 Заключение

Оптимизация прогнозирования выработки ветровой энергии с помощью машинного обучения открывает новые горизонты для повышения эффективности и стабильности работы энергетических систем. Применение передовых моделей глубокого обучения позволяет достичь высокой точности прогнозов, что особенно важно в условиях изменчивости ветровых потоков.
1 месяц назад