Standard

АНАЛИЗ ОШИБОК ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ. / Хальясмаа, Александра Ильмаровна; Матренин, П. В.; Ерошенко, Станислав Андреевич.
в: Электроэнергия. Передача и распределение, № 3 (66), 2021, стр. 46-53.

Результаты исследований: Вклад в журнал › Статья › Рецензирование

Harvard

Хальясмаа, АИ, Матренин, ПВ & Ерошенко, СА 2021, 'АНАЛИЗ ОШИБОК ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ', Электроэнергия. Передача и распределение, № 3 (66), стр. 46-53.

APA

Хальясмаа, А. И., Матренин, П. В., & Ерошенко, С. А. (2021). АНАЛИЗ ОШИБОК ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ. Электроэнергия. Передача и распределение, (3 (66)), 46-53.

Vancouver

Хальясмаа АИ, Матренин ПВ, Ерошенко СА. АНАЛИЗ ОШИБОК ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ. Электроэнергия. Передача и распределение. 2021;(3 (66)):46-53.

Author

Хальясмаа, Александра Ильмаровна ; Матренин, П. В. ; Ерошенко, Станислав Андреевич. / АНАЛИЗ ОШИБОК ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ. в: Электроэнергия. Передача и распределение. 2021 ; № 3 (66). стр. 46-53.

BibTeX

@article{2efd38c7b81f48759b11fe513e7f47f0,
title = "АНАЛИЗ ОШИБОК ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ",
abstract = "Сегодня цифровизация топливно-энергетического комплекса во всем мире привелак активному и практически повсеместному внедрению цифровых технологий и платформенных решений и в большинстве развитых стран даже вошла в число отдельных приоритетных национальных программ. Такая активная трансформация отрасли выявила новые проблемы, среди которых одними из основных стали проблемы непрерывного роста объемов данных и необходимость новых подходов к их обработке и анализу. Авторы данной статьи имеют достаточно большой опыт разработки и внедрения систем поддержки принятия решений на базе алгоритмов машинного обучения в различных задачах электроэнергетики и в представленной статье попытались агрегировать весь свой практический опыт для анализа основных ошибок и последствий их влияния на результаты работы таких систем в электроэнергетической отрасли. В статье также описаны примеры интерпретации результатов и с точки зрения обработки данных, и, что еще важнее,с точки зрения их интерпретации для электроэнергетики.",
author = "Хальясмаа, {Александра Ильмаровна} and Матренин, {П. В.} and Ерошенко, {Станислав Андреевич}",
year = "2021",
language = "Русский",
pages = "46--53",
journal = "Электроэнергия. Передача и распределение",
issn = "2218-3116",
publisher = "Общество с ограниченной ответственностью Кабель",
number = "3 (66)",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - АНАЛИЗ ОШИБОК ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ

AU - Хальясмаа, Александра Ильмаровна

AU - Матренин, П. В.

AU - Ерошенко, Станислав Андреевич

PY - 2021

Y1 - 2021

N2 - Сегодня цифровизация топливно-энергетического комплекса во всем мире привелак активному и практически повсеместному внедрению цифровых технологий и платформенных решений и в большинстве развитых стран даже вошла в число отдельных приоритетных национальных программ. Такая активная трансформация отрасли выявила новые проблемы, среди которых одними из основных стали проблемы непрерывного роста объемов данных и необходимость новых подходов к их обработке и анализу. Авторы данной статьи имеют достаточно большой опыт разработки и внедрения систем поддержки принятия решений на базе алгоритмов машинного обучения в различных задачах электроэнергетики и в представленной статье попытались агрегировать весь свой практический опыт для анализа основных ошибок и последствий их влияния на результаты работы таких систем в электроэнергетической отрасли. В статье также описаны примеры интерпретации результатов и с точки зрения обработки данных, и, что еще важнее,с точки зрения их интерпретации для электроэнергетики.

AB - Сегодня цифровизация топливно-энергетического комплекса во всем мире привелак активному и практически повсеместному внедрению цифровых технологий и платформенных решений и в большинстве развитых стран даже вошла в число отдельных приоритетных национальных программ. Такая активная трансформация отрасли выявила новые проблемы, среди которых одними из основных стали проблемы непрерывного роста объемов данных и необходимость новых подходов к их обработке и анализу. Авторы данной статьи имеют достаточно большой опыт разработки и внедрения систем поддержки принятия решений на базе алгоритмов машинного обучения в различных задачах электроэнергетики и в представленной статье попытались агрегировать весь свой практический опыт для анализа основных ошибок и последствий их влияния на результаты работы таких систем в электроэнергетической отрасли. В статье также описаны примеры интерпретации результатов и с точки зрения обработки данных, и, что еще важнее,с точки зрения их интерпретации для электроэнергетики.

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46180157

M3 - Статья

SP - 46

EP - 53

JO - Электроэнергия. Передача и распределение

JF - Электроэнергия. Передача и распределение

SN - 2218-3116

IS - 3 (66)

ER -

ID: 22845772