MLCW Dashboard

Мониторинг бортовых медиасистем - Анализ временных рядов и обнаружение аномалий

Автоматизированная система мониторинга и анализа поведения бортовых медиасистем на основе Apache access-логов с использованием методов машинного обучения и анализа временных рядов.

Что мы сделали: Построили полный конвейер от логов до отчётов, обучили три модели прогнозирования (SARIMAX, GAF+CNN, Transformer), выявили аномалии в трафике и создали интерактивный дашборд для анализа результатов.

О проекте

Узнайте больше о целях проекта, методологии и технологическом стеке

Подробнее

Результаты моделей

Детальный анализ производительности всех моделей с метриками и графиками

Посмотреть

Аномалии

Детальный разбор выявленных аномальных интервалов с контекстом

Изучить

Все Snapshot

Детальная информация о каждом snapshot: метрики, паттерны использования, контент, user-agent

Просмотреть

Сравнение моделей

Сравнение SARIMAX, GAF+CNN и Transformer. Нейросети превосходят классический метод в среднем на 73% по MAE!

Сравнить

Ключевые достижения

Обработано 12+ snapshot с бортовых медиасистем
Выявлено 100+ аномальных интервалов
Transformer превосходит SARIMAX на 73% по MAE
GAF+CNN показал улучшение до 97% на отдельных snapshot
Создан интерактивный дашборд для анализа

Быстрый обзор метрик

Сводная таблица метрик всех моделей. Для детального анализа перейдите в раздел "Результаты".