Я выполняю модель глубокого обучения обнаружению аномалий и пытаюсь найти способ обучить модель так, чтобы последовательно я мог смотреть на поведение машины в течение определенного c периода времени. Однако мне нужно предсказать, как машины будут разбиваться на циклы по всей машине, а не по всей длительности одной машины. У меня есть снимки данных о производительности каждой машины в данное время примерно каждые 30 минут с начала марта по настоящее время.
Допустимо ли в этом случае использовать RNN LSTM? Как я могу научить модель смотреть на последовательности, признавая, что машина отличается, и модель должна смотреть на последовательности каждой машины по-разному? Должен ли я переосмыслить то, как я на это смотрю.
Любые предложения или код, используемый для решения подобных проблем, очень ценятся.