АГРЕГУВАННЯ ДАНИХ МОНІТОРИНГУ ДИНАМІЧНИХ СИСТЕМ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ - Shevchenko, Dmytro; Ugryumov, Mykhaylo; Artiukh, Sergii (СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, 2023)
Предметом роботи є моделі, методи та інформаційні технології агрегування даних моніторингу. Мета статті – визначити найкращу модель глибокого навчання для зменшення розмірності даних моніторингу динамічних систем. Завдання, що вирішуються: аналіз наявних підходів зменшення розмірності, опис загальної архітектури стандартного й варіаційного автокодувальників, розроблення їх архітектури, створення програмного забезпечення для тренування й тестування автокодувальників, дослідження якості роботи автокодувальників для зменшення розмірності. Застосовано такі методи: підготовка та оброблення даних, зменшення розмірності даних. Програмне забезпечення було розроблено за допомогою мови Python. Допоміжними бібліотеками використані такі: scikit-learn, Pandas, PyTorch, NumPy, argparse тощо. Здобуті результати: у роботі запропоновано класифікацію моделей і методів для зменшення розмірності та подано загальні характеристики стандартного й варіаційного автокодувальників, що містять опис моделей, їх властивості, функції втрат та їх застосування для зменшення розмірності даних. Також створено власні архітектури автокодувальників, зокрема візуальне подання архітектури автокодувальників та опис кожного складника. Розроблено програмне забезпечення для тренування й тестування автокодувальників, розглянуто набір даних моніторингу динамічної системи та дії з попередньої підготовки набору даних. Крім того, описано метрику для оцінювання якості моделей, розглянуто конфігурацію автокодувальників та їх тренування. Висновки: стандартний автокодувальник відновлює дані набагато краще, ніж варіаційний. Зважаючи на те, що архітектури автокодувальників однакові, за винятком особливостей автокодувальників, можна зазначити, що стандартний автокодувальник стискає дані краще, зберігаючи більше корисних змінних для подальшого відновлення з вузького горла. Також за допомогою тренувань на різних розмірах вузького горла можна визначити розмір, за умови якого дані відновлюються найкраще, а це означає, що зберігаються найважливіші змінні. Відповідно до загальних результатів автокодувальники ефективно працюють над завданням зменшення розмірності, і метрика якості відновлення даних показує, що вони добре відновлюють дані з похибкою, яка становить 3–4 знаки після 0. Отже, стандартний автокодувальник є найкращою моделлю глибокого навчання агрегування даних моніторингу динамічних систем.