Машинное обучение в энергетике

Машинное обучение в энергетике

Сегодня расскажем Вам о первой дисциплине, которую мы изучаем в рамках нашей образовательной программы - "Машинное обучение в энергетике". Дисциплина посвящена изучению основных методов машинного обучения, применяемых в задачах энергетики, и особенностям их использования.

Основные разделы рассматриваемые в курсе:

Обучение с учителем в задачах классификации и регрессии

Обучение без учителя в задачах кластеризации

Биоинспирированные алгоритмы и обучение с подкреплением в задачах оптимизации

Дополнительно в рамках курса рассматриваются технологии предварительной обработки и анализа данных.

В числе изучаемых методов МО присутствуют линейные модели, метод опорных векторов, деревья решений, байесовские методы, метод ближайших соседей, нейронные сети, ансамблевые алгоритмы, методы нечеткой логики.

🟢 Одним из преподавателей этой дисциплины является Хальясмаа Александра Ильмаровна, доцент, заведующий научной лабораторией цифровых двойников в электроэнергетике, кандидат технических наук.

Стаж работы 14 лет.

Область научных интересов:

• диагностика и прогнозирование жизненного цикла электроэнергетического оборудования
• машинное обучение и искусственный интеллект
• распределенная генерация и ВИЭ.

Публикации преподавателя:

science.urfu.ru

scopus.com

publons.com

elibrary.ru