Die Identifizierung eines defekten Windturbinen in einem Windpark, der Hunderte von Signalen und Millionen von Datenpunkten umfassen kann, ist wie die Suche nach der berühmten Nadel im Heuhaufen. Ingenieure optimieren dieses komplexe Problem oft mit Hilfe von Deep-Learning-Modellen, die Anomalien ...
In einer neuen Studie fanden MIT-Forscher heraus, dass große Sprachmodelle (LLMs) das Potenzial haben, effizientere Anomaliedetektoren für Zeitreihendaten zu sein. Diese vortrainierten Modelle können direkt nach dem Auspacken eingesetzt werden. Mit einem Rahmen namens SigLLM wandelten die Forscher Zeitreihendaten in ...
Eine Studie von MIT-Forschern zeigt, dass große Sprachmodelle (LLM) das Potenzial haben, effizientere Anomaliedetektoren für Zeitreihendaten zu sein. Durch ein Framework namens SigLLM können Zeitreihendaten in textbasierte Eingaben umgewandelt werden, die von einem LLM verarbeitet werden können. Dies ermöglicht es ...
Die Forschungsergebnisse einer neuen Studie des MIT zeigen, dass große Sprachmodelle (LLMs) das Potenzial haben, effiziente Anomaliedetektoren für Zeitreihendaten zu sein. Im Gegensatz zu herkömmlichen, komplizierten Deep-Learning-Modellen, die für die Analyse von Zeitreihendaten teuer und aufwändig sind, zeigte das LLM-basierte ...