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Offshore windpark

Anomalieerkennung bei Windkraftanlagen mit Temporal Fusion Transformern für Iqony

Transformer-Architekturen haben sich als bahnbrechend im Bereich des Natural Language Processing erwiesen. Temporal Fusion Transformer nutzen diese Architektur für die Prognose von Zeitreihen und bieten dabei gegenüber klassischen Modellen Vorteile wie z.B. hohe Interpretierbarkeit und Data Fusion. Mit iqony hatten wir nun die Möglichkeit dieses Modell in der Praxis für die Anomalieerkennung bei Windkraftanlagen zu testen.

Eine Untersuchung des Lebenszyklus von Produkteigenschaften in Kundenrezensionen

Das Kano-Modell ist ein weitverbreitetes Modell im Bereich Produktmanagement. Statt die notwendigen Daten aufwendig in Umfragen zu erheben, wurde mithilfe von NLP ein Verfahren entwickelt, um die Kano-Kategorien aus existierenden Amazon-Bewertungen abzuleiten. Zudem bietet der Ansatz erstmalig die Möglichkeit, diese Produkteigenschaften auch quantitativ über die Zeithistorie mehrere Produktgenerationen nach zu verfolgen.