Experiment: SFML auf 2 HA-Instanzen weiter lernen lassen

Solar Forecast ML Entwicklung & Bugs
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Da ich mir vor geraumer Zeit den PI5 gegen etwas Leistungsstärkeres getauscht habe, will ich jetzt mal schauen, wie sich die Lernkurven von SFML weiter entwickeln auf 2 unterschiedlichen Systemen, eine dann mit Wetterstation, das Testsystem ohne, nur rein über die Anlagengröße / Leistung.

Dazu werde ich die alle bisherigen gelernten Daten der Mustererkennungsmaschine auch auf das Testsystem übertragen, damit beide Systeme die gleiche Ausgangslage haben.

Finde ich auf jeden Fall Spannend zu sehen, wie sich dann beide Systeme schlagen und weiter entwickeln, gerade mit hinblick auf die kommende Zeit, wo jetzt mehr und mehr bestes Lernwetter zu erwarten ist.

Und wenn ich schon dabei bin, werde ich es auch mal angehen, Stats auf dem PI5 ans laufen zu bekommen, was mit Sicherheit eine schöne Aktion werden wird. :rofl:

Mal schauen, was der PI in der Lage ist alles zu leisten. :thinking:

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Das selbe hab ich auch, nur hat der Pi nur von Null aus gelernt. :+1:

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Jo, hab ich ja mitbekommen.

Mich intressiert hier eher, ob bzw. wie groß der spread zwischen den beiden HA-Instanzen dann wird bei gleicher Ausgangslage von über 400 Samples :smile:

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Das haben sie aber nicht :frowning: Da die Trainierten Daten Wetter-IST Werte enthalten und diesen immer wieder mitgelernt werden.. (Epochen)

Ein “echter” Vergleich ist nur möglich, wenn beide Systeme von “Null” beginnen.

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Naja, runter gebrochen simuliere ich damit ja, was passiert, wenn mir jetzt die Wetterstation aussteigt, wieso auch immer, und ich dann ohne weiter laufen lasse.

Daten vom BKW bleiben ja die gleichen, da ich nur eins habe, die werden dann halt nur an 2 statt eine Adresse geschickt.

Das ist ja der Punkt der mich interressiert, was wäre wenn mit Daten von ein und dem selben BKW hinterlegt.