Многие задачи, с которыми мы имеем дело при цифровизации производства (неважно какого), – это задачи оптимизации: оптимизация производственного расписания, оптимизация цепочек поставок и размещения объектов, оптимизационное планирование и прочее. Многие из них сводятся к проблемам смешанного линейно-целочисленного типа (MILP – Mixed Integer Linear Problem). Конечно же мы хотим их решать быстрее и эффективнее, поэтому год назад начали разработку ML-модулей для этого. В этой статье мы познакомим вас с концептом одного такого модуля – для упрощения MILP методом обнуления переменных – и расскажем о том, насколько нам удалось с его помощью сократить время работы решателя.
Известно множество практик борьбы с выбросами во входных данных – применяются как статистические методы, так и ML/DL-подходы. Каждый специалист по анализу данных использует их в процессе предобработки данных. Однако часто при этом отсеиваются исключительно ценные замеры, которые на самом деле выбросами не являются, а представляют собой редко встречающиеся состояния измеряемого объекта или процесса.
"А стоит ли возиться с этими "редкими" состояниями?", – спросит нас любознательный читатель. "Да", – уверенно ответим мы и далее приведем один простой и показательный пример, а сразу за ним расскажем, как извлечь пользу из этих редких состояний. Конкретнее – мы предложим подход для генерации дополнительных измерений в задачах восстановления регрессии временного ряда.
Под "мы" здесь и далее имеются в виду я – Семён Косяченко – и мои коллеги Александр Подвойский и Александр Калиниченко. Вместе мы разрабатываем решения на основе ML для нефтегазовой отрасли в компании "Цифровая индустриальная платформа" (совместное предприятие ГК "Цифра" и "Газпром нефть").
Всем привет. Меня зовут Семён. Я занимаюсь разработкой интеллектуальных приложений для нефтегазовой отрасли в компании «Цифра». В этой статье я и моя коллега Анна Тарасова расскажем, как мы искали решение для проблемы с прихватами при бурении нефтяных скважин с помощью машинного обучения и к чему в результате пришли.
