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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Semi-automated unsupervised learning from system traces
 
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2018
Vortrag
Titel

Semi-automated unsupervised learning from system traces

Titel Supplements
Presentation held at VDI-Vortragsabend "Künstliche Intelligenz in der Automatisierungstechnik", 15.10.2018, am Fraunhofer-Institut für Eingebettete Systeme und Kommunikationstechnik ESK, München
Alternative
Artificial intelligence in automation technology
Abstract
In diesem Vortrag wird gezeigt, inwieweit Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt werden können, um das Verhalten einer verteilten Anlagensteuerung mit Hilfe von Echtzeit Daten (Runtime Traces) zu erlernen. Das erlernte Verhaltensmodell kann dann für vielfältige Anwendungen genutzt werden, unter anderem für die Erkennung von Anomalien.

; 

Learning model of system by observing operation in the form of runtime traces.
Author(s)
Salvi, Aniket
Fraunhofer-Institut für Eingebettete Systeme und Kommunikationstechnik ESK
Konferenz
Vortragsabend "Künstliche Intelligenz in der Automatisierungstechnik" 2018
File(s)
N-531706.pdf (2.44 MB)
Language
Englisch
google-scholar
ESK
Tags
  • model learning

  • automation

  • verification

  • industrial communicat...

  • Industrial automation...

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