Применение нейронных сетей для прогнозирования временных рядов:
Нейронные сети нашли множество применений в прогнозировании временных рядов в различных отраслях. Некоторые примеры включают:
Прогнозы фондового рынка
Нейронные сети могут анализировать исторические данные фондового рынка и помогать прогнозировать будущие тенденции и цены, помогая инвесторам принимать обоснованные решения.
Прогнозирование спроса на энергию
Анализируя исторические данные о потреблении энергии, нейронные сети могут прогнозировать будущие потребности в энергии, что позволяет улучшить планирование ресурсов и производство энергии.
Прогнозирование продаж и спроса
Нейронные сети могут анализировать исторические данные о продажах для прогнозирования будущего спроса, помогая предприятиям в управлении запасами и планировании производства.
Прогнозирование погоды
Сложные закономерности в данных о погоде могут быть точно смоделированы с помощью нейронных сетей, что повышает точность прогнозов погоды.
Прогнозирование дерматологических заболеваний
Модели, обученные на определенном медицинском наборе данных, смогут удаленно диагностировать аллергические, воспалительные и инфекционные заболевания кожи, ногтей и волос.
Предиктивный анализ
Интеллектуальная система предиктивного технического обслуживания и ремонта оборудования
Отсутствие возможности заблаговременно выявлять возникновение нештатных ситуаций ведет к
существенным потерям за счет простоя и операционным затратам на ремонтные работы, ликвидацию
последствий аварийных ситуаций.
Своевременная реализация и внедрение предиктивных инструментов на основе
интеллектуальных моделей, обеспечит своевременной информацией и позволит снизить
продолжительность внеплановых простоев оборудования.
Модели, обученные в нефтегазовой отрасли, могут улучшить каждый аспект, от анализа сейсмических данных до прогнозирования каротажа скважин.
Наиболее распространенные области применения:
- Оценка уровня проникновения
- Совершенствование процесса транспортировки
- Оценка давления, объема, температуры (PVT)
- Сокращение времени бурения
- Прогнозирование местоположения нефтяных месторождений
- Оценка лучших мест для бурения
- Прогнозное обслуживание
Примеры
Предоставляем услуги по автоматизации производства, обработке и аналитике больших данных, внедрению системы искусственного интеллекта и компьютерного зрения в разных отраслях
Выполнение задачи по сегментации клиентов
На основании полученных данных была выполнена работа по классификации клиентов на основе общих черт, таких как пол, возраст, интересы и привычки к расходам. Произведен анализ их привычек к расходам и выполнена визуализация распределения по полу и возрасту.
Распознавание лиц
Обратилось предприятие с целью изучения информации по сотрудникам и посторонним лицам. Была произведена идентификация, распознавание и обработка изображений в реальном времени для обеспечения безопасности, проведения аналитики и поведенческого фактора.
Прогнозирование продаж
Представлены данные по продуктовой линейке с целью анализа и прогнозирования продаж. Выполнена работа по анализу, разработан алгоритм прогнозирования продаж по действующим продуктам, а также перспектива выведение на рынок новых продуктов и последующая визуализация.
Прогнозное обслуживание в нефтегазовой отрасли
Проведен сбор структурированных и не структурированных источников данных, обработка представленных данных и их анализ, проведено обучение модели и сделан прогноз с помощью машинного обучения с визуализацией результата.