Машинное обучение относится к способности компьютеров учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Это включает в себя разработку алгоритмов, которые могут анализировать и интерпретировать большие объемы данных для выявления закономерностей и делать прогнозы или решения. Используя статистические методы, алгоритмы машинного обучения постоянно учатся на новых данных и соответствующим образом адаптируют свое поведение. Как работает машинное обучение..

Введение Прогнозное обслуживание — это упреждающий подход к техническому обслуживанию, цель которого — предсказать, когда оборудование или машины могут выйти из строя, что позволяет своевременно проводить техническое обслуживание и сокращать время простоя. Методы машинного обучения (ML) доказали свою высокую эффективность в прогнозировании отказов оборудования и оптимизации графиков технического обслуживания. В этом посте мы рассмотрим концепцию прогнозного обслуживания и обсудим..

Всегда включайте базовые модели для разработки новых моделей . Выбор модельной архитектуры Предположим, у вас есть задача моделирования. Вы приложили много усилий для подготовки наборов данных. Следующим шагом будет выбор архитектуры модели, подходящей для вашей задачи. Это непростое решение, поскольку обучение и последующие эксперименты обходятся дорого. На этом этапе мы часто руководствуемся неофициальными свидетельствами : Удачных экспериментов в домене. Привет, эта..