Famakafakana vinavina amin'ny fisorohana ny loza amin'ny rafitra sarotra

Ny famakafakana vinavina dia afaka manohana ny fitantanana ny risika amin'ny alàlan'ny famantarana hoe aiza no mety hitranga ny tsy fahombiazana ary inona no azo atao hisorohana izany.

Tombanana ny fotoana famakiana: 6 minuti

teny manodidina

Ny orinasa dia mamorona angon-drakitra tsy mitsaha-mitombo mifandray amin'ny asa fandraharahana, mitarika ho amin'ny fanavaozana ny fahalianana amin'ny famakafakana vinavina, sehatra iray manadihady angon-drakitra lehibe hamantarana ireo lamina, maminavina ny vokatra ary mitarika fanapahan-kevitra. Ny orinasa ihany koa dia miatrika risika saro-pady sy miitatra tsy mitsaha-mitombo izay mila fantarina sy ahena. Na dia maro aza ny orinasa no nanomboka nampiasa famakafakana vinavina mba hamantarana ny fahafahana ara-barotra / varotra, ny paikady mitovy amin'izany dia tsy dia mahazatra loatra amin'ny fitantanana ny risika, anisan'izany ny fiarovana.

Algorithm fanasokajiana, kilasy ankapoben'ny famakafakana vinavina, dia mety ilaina indrindra ho an'ny indostrian'ny fanadiovana sy ny petrochemical amin'ny alàlan'ny faminaniany ny fotoana sy ny toerana misy ny lozam-piarovana mifototra amin'ny angon-drakitra fisafoana sy fikojakojana mifandraika amin'ny fiarovana, indrindra ireo tondro mitarika. Misy fanamby roa lehibe mifandray amin'ity fomba ity: (1) manome antoka fa ireo tondro mitarika refesina dia tena maminavina ny fianjerana ary (2) mandrefy matetika ireo tondro mitarika mba hananana sanda maminavina.

fomba fiasan'ny

Amin'ny alàlan'ny angon-drakitra fanaraha-maso nohavaozina tsy tapaka, dia azo atao ny manamboatra modely amin'ny alàlan'ny regression logistic. Amin'izany fomba izany dia afaka mamorona modely ianao, ohatra, mba haminavina ny mety ho tsy fahombiazan'ny lalamby isaky ny kilaometatra. Mety havaozina ny mety hitranga rehefa misy angona fanampiny voaangona.

Ho fanampin'ny mety hitranga amin'ny tsy fahombiazan'ny lalamby, miaraka amin'ny maodely mitovy dia azontsika atao ny mamantatra ireo fari-pahalalana manana fahamendrehana lehibe kokoa (ireo izay mandray anjara betsaka amin'ny tsy fahombiazan'ny lalamby). Amin'ny fampiasana ny valin'ny maodely, azonao atao ny mamantatra tsara hoe aiza no hifantoka amin'ny fikojakojana, ny fanaraha-maso ary ny fanatsarana ny renivohitra ary inona no anton-javatra tokony hodinihina mandritra ireo hetsika ireo.

Ny fomba mitovy amin'izany dia azo ampiasaina amin'ny indostrian'ny fanadiovana sy ny petrochemical mba hitantana ny risika amin'ny alàlan'ny faminaniany sy ny fisorohana ny loza, raha toa ny fikambanana:

• Famantarana ireo tondro mitarika miaraka amin'ny fahamendrehana vinavina;
• Mandrefy tsy tapaka ny tondro fitarihana izy ireo (fanaraha-maso, fikojakojana ary angona fitaovana);
• Izy ireo dia mamorona rafitra vinavina modely mifototra amin'ny tondro refesina;
• Havaozy ny modely rehefa voaangona ny angona;
• Mampiasà ny vokatra hita ho laharam-pahamehana amin'ny fikojakojana, ny fisafoana ary ny tetik'asa fanatsarana ny renivohitra ary ny fijerena ireo dingana/ fomba fiasa;

Famakafakana vinavina

Ny fanadihadiana vinavina dia sehatra midadasika izay mirakitra ny lafiny amin'ny taranja isan-karazany, ao anatin'izany ny fianarana milina,hakingan-tsaina voajanahary, statistika ary angona fitrandrahana. Ny famakafakana vinavina dia mampiseho ny lamina sy ny fironana amin'ny angon-drakitra lehibe. Karazana famakafakana vinavina iray, algorithm fanasokajiana, dia mety hahasoa indrindra ny indostrian'ny fanadiovana sy ny petrochemical.

Ny algorithm fanasokajiana dia azo sokajiana ho fianarana milina manara-maso. Miaraka amin'ny fianarana manara-maso, ny mpampiasa dia manana angon-drakitra misy fandrefesana ireo fari-pahalalana vinavina izay azo ampifandraisina amin'ny vokatra fantatra. Ao amin'ny modely resahina ao amin'ny fizarana fandalinana tranga amin'ity lahatsoratra ity, ny fandrefesana lalana isan-karazany (ohatra ny curvature, ny fiampitana) dia noraisina nandritra ny fe-potoana iray isaky ny kilaometatra. Ny vokatra fantatra, amin'ity tranga ity, dia raha nisy ny tsy fahombiazan'ny lalamby isaky ny kilaometatra nandritra ny roa taona.

Modeling algorithm

Avy eo dia voafantina sy ampiasaina hamakafaka ny angon-drakitra sy hamantarana ny fifandraisana misy eo amin'ny fandrefesana miovaova sy ny vokatra ny algorithm modeling mifanaraka amin'izany mba hamoronana fitsipika maminavina (modely). Raha vao noforonina ny modely dia omena angona vaovao misy fandrefesana ireo fari-pahalalana tsy fantatra sy valiny ary avy eo dia hanao kajy ny mety hisian'ny vokatra mifototra amin'ny fitsipiky ny maodely. Izany dia ampitahaina amin'ny karazana fianarana tsy misy fanaraha-maso, izay ahitan'ny algorithm ny lamina sy ny fironana amin'ny angon-drakitra tsy misy torolàlana manokana avy amin'ny mpampiasa, ankoatra ny algorithm ampiasaina.

Ny algorithm fanasokajiana mahazatra dia misy ny fihemorana tsipika, ny fihemorana lozisialy, ny hazo fanapahan-kevitra, ny tamba-jotra neural, ny milina fanavakavahana vector/flexible, ny mpanasokajy Bayes naive, ary ny maro hafa. Ny regressions linear dia manome ohatra tsotra amin'ny fomba fiasan'ny algorithm fanasokajiana. Ao amin'ny regression linear, ny tsipika mifanentana tsara indrindra dia kajy mifototra amin'ny teboka angon-drakitra misy, manome ny equation andalana ay = mx + b. Ny fampidirana ny fari-piainana fantatra (x) dia manome vinavina ho an'ny fari-piainana tsy fantatra (y).

Ny ankamaroan'ny fifandraisana misy eo amin'ny fari-piainana eo amin'ny tontolo tena izy dia tsy tsipika, fa sarotra sy tsy ara-dalàna. Noho izany, matetika dia tsy ilaina ny famerenana amin'ny laoniny. Ny algorithm fanasokajiana hafa dia afaka mamolavola fifandraisana sarotra kokoa, toy ny fifandraisana curvilinear na logarithmic. Ohatra, ny algorithm regression logistic dia afaka mamolavola fifandraisana saro-takarina, afaka mampiditra fari-pitsipika tsy misy isa (ohatra, sokajy), ary matetika dia afaka mamorona modely tena misy sy mitombina ara-statistika. Ny vokatra mahazatra amin'ny maodely fihemorana ara-pitaovana dia ny vinavina mety hitranga amin'ny vokatra/hetsika. Ny algorithm fanasokajiana hafa dia manome vokatra mitovy amin'ny regression logistic, fa ny fampidirana ilaina dia tsy mitovy amin'ny algorithm.

Fitantanana risika

Ny famolavolana fifandraisana sarotra dia tena ilaina indrindra amin'ny fitantanana ny risika, izay ny risika dia atao laharam-pahamehana amin'ny ankapobeny mifototra amin'ny mety sy ny hamafin'ny vokatra iray manokana. Ny fanaovana modely ireo anton-javatra mety hampidi-doza izay mandray anjara amin'izany vokatra izany dia miteraka tombantombana marina sy mitombina ara-statistika ny mety hisian'ny vokatra. Mifanohitra amin'izany kosa, maro ny fanombanana ny risika mandrefy ny "mety ho" amin'ny ambaratonga sokajy (indray mandeha isan-taona, indray mandeha isan-taona, imbetsaka isan-taona), izay tsy dia mazava loatra, manara-penitra kokoa, ary tsy afaka manavaka ny loza mety hitranga. sokajy malalaka mitovy. Misy teknika hafa amin'ny fanombanana ny hamafin'ny mety ho fahasarotana amin'ny fanombanana ny risika, saingy mihoatra ny faritr'ity lahatsoratra ity izany.

Vakiteny mifandraika

• Inona no atao hoe Predictive Analytics, ary nahoana izany no zava-dehibe amin'ny orinasa
• Fomba fanasokajiana ny Aléteritaire Mianatra: Linear Regression, Classification ary Clustering
• manafaingana ny fiarovana ny aerospace sy ny nomerika fiarovana. Genoa Polo amin'ny fahaiza-manao indostrialy nasionaly
• Teraka i Spondee, fanombohana voalohany izay, noho ny algorithm iray, kajy sy manome antoka fahapotehana tanteraka ho an'ny tompona fiara efa niasa.
• Ohatra amin'ny Machine Learning miaraka amin'ny Python: Multiple Linear Regression

BlogInnovazione.it