Machine Learning alapú
Anomália
Detektáció
Üdvözöljük a KONsys Kft soron következő webinárjának regisztrációs oldalán.
Fedezzük fel, hogyan segítenek a legújabb machine learning alapú megoldások az energiaellátási rendszerekben előforduló különféle anomáliák hatékony azonosításában és kezelésében.
Április 11.
10:00
Miről szól az előadás:
Bemutatjuk, hogyan segítenek a legújabb machine learning alapú megoldások az energiaellátási rendszerekben előforduló különféle anomáliák és hibák hatékony azonosításában és kezelésében. Megismerjük, hogyan lehet az adatok folyamatos elemzésével előre jelezni az energiafelhasználási problémákat, minimalizálni az üzemzavarokat és optimalizálni az üzemeltetési hatékonyságot.
Agenda
Időtartam: 60 perc
1. Kovács Norbert: Bevezetés (5 perc)
Üdvözlés és résztvevők köszöntése
Rövid áttekintés a webinár céljáról és struktúrájáról
Rövid bemutatkozás az előadókról és a résztvevőkről
2. Baracskai Attila: Az energiaellátási rendszerekben előforduló anomáliák (15 perc)
Az anomália detektálás fogalma és jelentősége
Anomáliák típusai és gyakorisága az energiaellátási rendszerekben
Az anomáliák hatása és veszélyei
3. Forró Péter: Anomália detektálás működési elve (10 perc)
Adattípusok és források az energiaellátási rendszerek anomáliáinak elemzésére
Alapvető módszerek és technikák az anomáliák felismerésére és detektálására
4. Varga Ádám: Példák és gyakorlati megközelítések (15 perc)
Élő rendszeren történő bemutató
Anomáliák felderítésének módjai
Anomália modellek összeállításának módszerei
5. Kérdések és válaszok (10 perc)
6. Kovács Norbert: Befejezés és köszönet (5 perc)
Köszönetnyilvánítás a résztvevőknek és az előadóknak
Utolsó gondolatok és további teendők említése
Előadóink
Baracskai Attila
KONsys Kft
Szoftverfejlesztésért felelős ügyvezető
Forró Péter
Moana Software
Szoftverfejlesztő mérnök
Varga Ádám
KONsys Kft
Szoftverfejlesztő és tesztelő mérnök