Andamoose Daccompli

In het 'Dynamic Data Analytics through automatically Constructed Machine Learning Pipelines' project wordt de data-dynamiek van twee focusprojecten onderzocht.

De ene use-case betreft degradatie bij Parkinsonpatiënten met extreem lange tijdsduur (weken/maanden). De andere use case betreft energiemanagement met extreem korte tijden (minuten/uren).

Voor beide cases geldt dat een geoptimaliseerd data-analyse-proces een noodzakelijke voorwaarde is om: de degradatie (Parkinson) of vraag/aanbod (energiemanagement) te voorspellen.

Geavanceerde big data technieken bieden hiervoor veel mogelijkheden. Beide focusprojecten, in lijn met twee topsectoren, worden logisch met elkaar verbonden door een algemeen analyse-platform voorgeavanceerde big data technieken. Dit ‘proces-platform’ kan uiteindelijk toegepast worden op elk thema waar een belangrijke rol voor tijdsreeksen is weggelegd.

Meer informatie

Volgt.

Commit2Data nieuwsbrief

Schrijf u hier in voor onze nieuwsbrief en blijf op de hoogte van het laatste nieuws omtrent Commit2Data.

Nieuws

Project Update: Dynamic Data Analytics through automatically Constructed Machine Learning Pipelines
Project update (January 2020) – Q&A met professor Bäck....
14 februari 2020

Wetenschappelijke publicaties

Er zijn geen wetenschappelijke publicaties beschikbaar.