EK
Связали физическое моделирование (на дифурах) с машинным обучением
Size: a a a
2021 July 12
EK
E
Вопрос к ГеоАлерт: На каком оборудовании обучаете модели, как справляетесь с дефицитом видеокарт?
EK
Компоненты:
1. Модель на временном ряду (ML)
2. Блок основанный на предметных моделях (несколько объединенных)
3. Блок ансамблирования
1. Модель на временном ряду (ML)
2. Блок основанный на предметных моделях (несколько объединенных)
3. Блок ансамблирования
EK
Использованная физическая модель: NEMO 4.0. Целевая метрика - уровень океана над поверхностью геоида
E
Спасибо
EK
Вот и пример применения FEDOT-а, в этой задаче он на коне
EK
Собственно о построении пайплайна на базе FEDOT, выглядит несложно
EK
EK
Модель NEMO запускается отдельно, а её результат подаётся на вход модели ML как один из параметров
EK
Есть планы на более гибкую интеграцию
EK
По метрикам гибридная модель справляется лучше всего, хотя есть точки с какими-то экстремальными ошибками
EK
Решили посмотреть на пространственное распределение этих ошибок. Оказалось, что в гибридной модели область серьезных ошибок заметно сужается, такая модель стабильнее
EK
EK
Следующий доклад - практический мастер-класс от Михаила Масляева. На примере задачи как раз моделирования уровня воды для р. Лена
EK
Постановка задачи в академической форме:)
A
А можно будет потом уточнить по поводу модели высот. Где посмотреть на чем научена, что использует