Подход к повышению качества моделей машинного обучения в задачах мониторинга сложных систем на основе применения метрических пространств

Аннотация

Большаков М.А., Ходаковский В.А.

Дата поступления статьи: 07.10.2024

В работе предлагается подход, позволяющий повысить эффективность использования моделей машинного обучения в задачах мониторинга на основе использования метрических пространств. Под эффективностью при этом понимается решение ключевых задач мониторинга – повышение заблаговременности выявление нежелательных инцидентов и снижение, по возможности, ложных срабатываний системы. Подход носит универсальный характер и не зависит от конкретных алгоритмов машинного обучения (в основном методов классификации) и способов измерения расстояния между элементами метрического пространства. Подбор наилучшей комбинации методов осуществляется путем перебора на основе предложенной методики. Подход апробирован на наборе синтетических и реальных данных.

Ключевые слова: мониторинг, машинное обучение, классификация состояний, прогнозирование инцидентов, заблаговременность, выявление аномалий

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

.