LSTMネットワークをベースにした「ソフトセンサー」を作るには
次のようなステップを踏むことになります。
データを収集し、前処理を行う
これは、監視したいプロセスやシステムからデータを収集し
LSTMネットワークで使用するために前処理をすることです。
これには、データのクリーニング、正規化、ネットワークが理解できるような
フォーマットなどが含まれます。
LSTMネットワークのアーキテクチャを定義する
これは、層の数、各層のニューロン数
およびネットワークで使用されるその他のハイパーパラメータを選択することになります。
LSTMネットワークの学習
データの前処理とネットワークアーキテクチャの定義が完了したら、
そのデータを使ってLSTMネットワークを学習させます。
これには、入力データとそれに対応する出力データをネットワークに与え
ネットワークの重みとバイアスを調整して、正確な予測を行えるようにすることが含まれます。
LSTMネットワークをテストする
ネットワークの学習が完了したら、別のデータセットでテストを行い
そのパフォーマンスを評価します。
LSTMネットワークを実装する
ネットワークの学習とテストが完了したら
それを「ソフトセンサー」として使い、プロセスやシステムに関する予測を行うことができます。
これはハイレベルな概要であり、各ステップには多くの詳細と考慮事項があることに注意することが重要です。
また、データの複雑さによっては、LSTMネットワークの性能を向上させるために
特徴量エンジニアリング、正則化、アンサンブル手法など
より高度な技術を使用する必要がある場合もあります。