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Unsupervised Machine Learning for anomalies detection, clustering and synthetic data generation of household appliances consumptions

Nicola Barletta

Unsupervised Machine Learning for anomalies detection, clustering and synthetic data generation of household appliances consumptions.

Rel. Edoardo Patti, Andrea Acquaviva, Luciano Baresi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2019

Abstract:
Relatori: Edoardo Patti, Andrea Acquaviva, Luciano Baresi
Anno accademico: 2019/20
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 124
Informazioni aggiuntive: Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/13124
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