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机器学习制造—简化预测

发布日期:2021-07-17 15:01:00浏览量:46

您寻求的答案几乎总是来自过去的经验以及对当前和未来状况的洞察。过去的经验可能是在几天、几周甚至几年内收集的,当前和未来的状况可能来自各种市场趋势、您的传感器数据、您的客户特征等。各种过去、现在和潜在的未来数据用于进行预测。当人类做出这些预测时,可能会有一定程度的不确定性和偏见。可以将相同的数据输入机器学习算法以创建预测模型,该模型不仅可以更准确地预测结果,而且随着更多因素和属性被添加到知识库以获得预测结果,这些模型还会随着时间的推移而演变并变得更加准确。

机器学习是如何工作的?
当我想到机器学习时,我会想到我在高中时学习代数的经历。乍一看,代数数学很难理解,所以我从阅读这一章开始,并通过了许多例子。我使用了大量的反复试验,总是检查我的答案并练习了很多类似的问题,直到我掌握了它们。

使用机器学习,您需要大量良好的训练数据或示例才能使用。通过反复试验,你可以尝试各种算法,用测试数据验证结果,并在各种数据集上尝试作为练习。一旦你有了正确的模型,它就可以用于各种类似的数据集。机器学习相对于人类方法的一个显着优势是对数据的无限需求和几乎无限的处理数据的能力。这使得机器学习可以应用于一个人无法单独解决的问题的范围和规模。

就像人类可以学习各种技术一样,机器学习也有许多算法和方法论。分类和回归是最常见的类别,每个类别都提供不同的结果。从根本上说,分类是关于预测标签,而回归是关于预测数量。各种算法各有优缺点,根据数据类型和预期结果,有一种或多种可供选择。大多数需要将大量历史数据作为示例提供给算法,这需要管理和清理数据湖中常见的无数数据。

展望未来
机器学习使企业能够优化和加速通常耗时且不准确的可重复流程。它还使计算机能够吸收从各种支持IIoT 的设备中积累的大量数据,并做出明智的决策和预测,否则这对人类来说太困难或太耗时。

在实验室,我们正在探索和试验机器学习等先进技术,以解决当今和未来的问题。我们已做好准备应对行业颠覆,这将为制造商带来改变游戏规则的挑战,并随时准备协助解决数字化、工业 4.0及更高领域的挑战。

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