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バッテリーの健康状態(SOH)推定コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/battery-state-of-health バッテリーの健康状態(SOH)推定コースレビュー 近年、電動車両や再生可能エネルギーシステムの普及が進む中、リチウムイオン電池の健康状態を理解することはますます重要になっています。そこで、Courseraで提供されている「バッテリーの健康状態(SOH)推定」コースを受講してみました。このコースは、CU Boulderの電気工学修士号のための学術単位としても取得可能です。 コースの概要 このコースでは、リチウムイオンセルにおける主な劣化メカニズムを特定し、それらがどのように機能するのかを理解することができます。また、提供されたOctave/MATLABスクリプトを実行して、最小二乗法を使用した総容量の推定を実施する方法を学びます。 シラバスの詳細 このコースは、以下のトピックをカバーしています: リチウムイオンセルの健康状態がどのように劣化するか – バッテリーセルが経年劣化する過程を理解します。 総最小二乗法によるバッテリーセルの容量推定 – OLS法が不適切な理由とTLS法を用いる重要性を学びます。 簡略化された総最小二乗法の容量推定 – 効率的な計算方法を学び、BMSへの実装方法を探ります。 異なる総容量推定器のためのコードの記述方法 – Octaveコードを使って、各方法を実装するスキルを学びます。 カルマンフィルタを用いた総容量推定 – EKFとSPKFを用いてバッテリーセルのパラメータを推定する方法を習得します。 キャップストーンプロジェクト – データに基づいた容量推定方法の最適化を行います。 コースのおすすめポイント このコースは、実用的なスキルを身につけたい技術者や大学院生に特にお勧めです。学んだ内容は、ハイブリッド電気自動車(HEV)やバッテリー電気自動車(BEV)に加え、他の関連分野にも応用可能です。…

データサイエンスにおける推定のための統計的推論コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science 統計的推論によるデータサイエンスへの新たなアプローチ こんにちは、皆さん!今日はCourseraで提供されている素晴らしいコース「データサイエンスにおける推定のための統計的推論」について詳しくご紹介します。このコースは、統計的推論、サンプリング分布、そして信頼区間に焦点を当て、人々にデータサイエンスの複雑な世界を理解させるための素晴らしいスタート地点です。 コースの概要 このコースでは、良い推定量の定義と構築方法に加え、モーメント法推定、最尤推定法、そしてより一般的な設定に拡張できる信頼区間の構築方法を学びます。この内容は、CU Boulderのデータサイエンス修士(MS-DS)プログラムの一環として学術クレジットの取得が可能です。 カリキュラムのハイライト 点推定: 大きな母集団からのサンプルデータを用いて、パラメータを推定する方法を学び、良い推定量と悪い推定量の違いを理解する手助けとなる特性をレビューします。 最尤推定: 最尤推定の定義とその関数の作成方法、1つ及び2つのパラメータの例について学びます。 大サンプルにおける最尤推定の性質: 非偏差性や漸近正規性など、最尤推定の大サンプル特性を探ります。 正規分布に基づく信頼区間: 信頼区間の定義と、その構築方法を小さなサンプルと大きなサンプルの両方で学びます。 非正規性を超えて: 信頼区間の展開: 他の分布における信頼区間の開発方法を学びます。 このコースは、データサイエンスの基礎を学びたい方や、統計的手法を深く理解したい方に特にお勧めです。講義は非常に分かりやすく、実践的な課題も多く含まれているため、学びをすぐに実践できます。 実際のデータ分析や推定技術をマスターするための確かなステップである本コースを、皆さんもぜひ受講してみてください。データに隠された情報を読み解く力がグッと高まること間違いなしです! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference-for-estimation-in-data-science