논문 소개: 태양광 패널 이상 탐지를 위한 합성곱 신경망(CNN)의 적용
대규모 태양광 단지의 수많은 패널 중 어딘가에 이상이 있는지 여부를/ 이상이 있다면 이상 유형과 위치를 자동으로 탐지하기 위해, 태양광 패널 사진을 입력받는 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN) 을 활용할 수 있다.
예측 (회귀분석/ 머신러닝/ 딥러닝)
건물의 시간별 전기부하 학습 후 예측하기 - 딥러닝을 쓴다면?
지난 포스팅에서는, 건물의 시간별 전기부하 추정 문제에서 딥러닝이 아닌 ‘전통적인’ 선형회귀로도, 적절한 모델 구성 시 adjusted $R^2$ 0.95 이상의 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 그렇다면, 딥러닝으로는 어떨까?
건물의 시간별 전기부하 학습 후 예측하기 - 딥러닝 대신 회귀분석으로
시계열 데이터에 대해, 경우에 따라서는 전통적인 선형회귀가 딥러닝보다 시간을 훨씬 덜 쓰고도 더 좋은 예측력을 보인다는 놀라운(?) 사실을 아는가?