Продукция
8 (835) 224 06 50
English

Подход к повышению интерпретируемости моделей машинного обучения в задаче детектирования аномалий

Опубликованы материалы XIII Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике». 

Авторы: В.А. Иванов, Е.В. Шорников, ООО «Релематика», г. Чебоксары

В докладе представлен подход к повышению интерпретируемости моделей машинного обучения в задаче детектирования аномалий. В качестве алгоритма обнаружения аномалий использован алгоритм Isolation Forest «изолирующий лес». Получены объяснения работы алгоритма Isolation Forest на трёх аномальных точках. 

Статья доступна по ссылке.

Другие публикации
Новость
Активное обучение интеллектуальных алгоритмов релейной защиты и автоматики. Многомерные интервальные модели
03.06.2022
Подробнее
Новость
Применение одноклассовых моделей для классификации режимов работы объекта
03.06.2022
Подробнее
Новость
Постановка задачи определения расстройки компенсации с применением информационной теории релейной защиты
03.06.2022
Подробнее
Новость
Метод повышения информативности обучающей выборки классификатора режимов работы объекта
03.06.2022
Подробнее
Новость
Метод построения объективной характеристики релейной защиты и кривой абсолютной нераспознаваемости защищаемого объекта
16.03.2022
Подробнее
Новость
Применение метода обнаружения аномалий для определения сбоев работы автоматики дугогасящего реактора
17.03.2022
Подробнее