Анализ данных в Engee: Классификация

Engee – очень удобный и современный инструмент инженерного анализа, который базируется на быстром языке программирования, созданным и заточенным для научных исследований. В единой среде Engee сочетаются как интерактивные средства разработки исследовательских программ для анализа и визуализации данных, так и средства для воплощения принятых решений в моделях систем.

Мы подготовили для вас демонстрационный пример из области статистики, запустив который вы можете сами убедиться в этом. Пример доступен в нашем стартовом каталоге курсов и примеров (/start/examples/data_analysis), который вы можете получить, выполнив скрипт Start.

В этом примере показано, как выполнить классификацию с использованием пары распространенных методов:
👉Наивных байесовских классификаторов
👉Деревьев решений

Предположим, у вас есть набор данных, содержащий наблюдения с измерениями различных переменных (называемых предикторами) и их известные метки классов. При получении новых наблюдений, как определить, к каким классам, вероятнее всего, принадлежат эти наблюдения? В этом состоит проблема классификации.

Дальнейшее вы узнаете из ноутбука. Приглашаем изучить его и понять, как Engee помогает решать задачи инженерного анализа, и статистики, в частности!

Анализ данных в Engee: Обработка пропущенных значений (продолжение)

Друзья,
В продолжение ролика об обработке пропущенных значений мы выпустили для Вас пример, который вы можете изучить и модифицировать самостоятельно. В нем на этот раз мы рассмотрели несколько методов заполнения пропусков - замена на среднее значение и квадратичная интерполяция, чтобы вы могли оценить результат различных методов и выбрать тот, который подходит Вам для ваших данных.

Найти пример можно, как обычно, в каталогах примеров по адресу /start/examples/data_analysis.

Не забудьте запустить start.ngscipt для обновления каталога!

Engee был создан и развивается для предоставления удобного средства инженерного анализа и мы будем создавать для вас больше примеров и демонстраций, чтобы вы могли применять эти методы для своих задач! 📖

Модельно-Ориентированная разработка алгоритма управления кондиционером 💭

Коллеги и друзья,

Сегодня мы приготовили для вас наглядный пример, который показывает, как можно быстро разработать и испытать код для алгоритмического ПО. В этот раз на основе "системы" управления кондиционером в комнате для поддержания заданной температуры.

Пример находится в каталоге примеров в папке /start/examples/controls

Не забудьте запустить start.ngscipt для обновления каталога!

Модель содержит простейшую подсистему окружения, а также алгоритм, который с помощью логических блоков включает или выключает кондиционер и тем самым регулирует температуру в комнате.

Далее мы показываем, как генерировать читаемый и портируемый код из алгоритма, который, по желанию, разработчик может использовать для переноса его на аппаратное обеспечение или в окружение для полунатурного тестирования.

Engee – современная и удобная среда модельно-ориентированного проектирования и мы приглашаем Вас в этом убедиться САМИМ! 🧰

Обучение нейросетевой модели для прогнозирования данных 🤖
(Анализ данных ч.3)

Друзья, уже ни для кого не секрет, что в настоящее время методы Искусственного Интеллекта (ИИ) прочно вошли в жизнь инженеров и исследователей данных для решения широкого спектра задач. Engee, как современная среда разработки, предлагает удобный фреймворк для машинного обучения, что мы демонстрируем в новом примере.

В продолжение нашего сериала из области обработки данных мы обучим на их основе нейросетевую модель. В примере использован метод скользящего окна для разделения выборки на наборы данных, а также определены параметры модели, и все это для одной финальной цели: получение точного прогноза поведения данных на несколько шагов вперед.

После обновления вашей папки start (т.е. запуска скрипта Start.ngnoscript), пример будет находиться по адресу /start/examples/data_analysis/neural_net_learning в файловом браузере Engee.

В отличие от классических фреймворков для ИИ, Engee позволяет в одной среде объединить как нейросети, так и имитационные модели сложных систем для системной проверки ваших алгоритмов на работоспособность (компьютерное зрение, интеллектуальные системы управления, цифровые системы). Подобный подход позволяет в рамках модельно-ориентированного проектирования сократить сроки и стоимость разработки систем, а также повысить их надежность за счет виртуальных испытаний.

Приглашаем и Вас начинать осваивать ИИ вместе с Engee!

Курс “Введение в графическое моделирование в Engee”

Графическое моделирование принципиально упрощает разработку сложных систем. Например, инженерам часто необходимо просчитывать и предсказывать поведение компонентов, имеющих реальные прототипы, а программистам – создавать безопасно работающие алгоритмы на основе диаграмм из документации.

Engee предназначен для моделирования и симуляций на системном уровне, что позволяет проводить всестороннее исследование разрабатываемой системы в единой среде проектирования. Моделирование позволяет провести проверку поведения системы в критических условиях или аварийных сценариях. Тем самым происходит снижение затрат на дорогостоящие физические прототипы, а сама разработка становится нагляднее и эффективнее.

Как можно за несколько часов освоить графическое моделирование и научиться преобразовывать схемы в алгоритмы?

Чтобы вы могли комфортно ориентироваться в графическом редакторе моделей Engee, мы предлагаем вам пройти короткий курс, рассчитанный примерно на 3 часа. Вы освоите базовые понятия и приемы создания динамических моделей в Engee, научитесь добавлять и настраивать блоки, создавать фильтры для обработки сигналов и проектировать дискретные, непрерывные и гибридные динамические системы. Для закрепления знаний в курсе вас ждет достаточное количество практических задач и два финальных проекта.

Этот курс входит в стандартную поставку Engee, поэтому после обновления учебного каталога (запуска скрипта Start.ngnoscript) вы сразу сможете приступить к его изучению. Все нужные материалы располагаются в папке engee-visual-simulation-course каталога start. До встречи в Engee!