ПРЕДСКАЗАНИЕ ОШИБОК В ПРОИЗВОДСТВЕННОМ ОБОРУДОВАНИИ ИСПОЛЬЗУЯ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Главная статья

Д.М. Уманский

Аннотация

Контроль производительности и предсказание ошибок у промышленного оборудования являются крайне важными процессами не только для качества производимого материала, но также и для количества затрачиваемых денег и времени, сохраненных на проведении технического обслуживания. Целью данной статьи является проследить эволюцию искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования ошибок в производстве. Темами, покрытой в данной статье включают алгоритмы машинного обучения, используемые случаи, принципы, связанные с применением подобной технологии в различных отраслях в том числе программном и аппаратном обеспечении. В данном обзоре рассматриваются исследования с конца 1980-х годов по начало 2000 годов, а также недавние исследования с 2000 по 2023 год. Данная статья предлагает детальный обзор различных подходов к машинному обучению и искусственному интеллекту используемых в различных Производствах. LSTM считается одним из наиболее широко используемых процессов.

Подробнее

Как цитировать
УМАНСКИЙ, Д.М.. ПРЕДСКАЗАНИЕ ОШИБОК В ПРОИЗВОДСТВЕННОМ ОБОРУДОВАНИИ ИСПОЛЬЗУЯ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ. Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности, [S.l.], v. 10, n. 1(51), p. 145-151, янв. 2025. ISSN 2500-1752. Доступно на: <http://openaccessscience.ru/index.php/ijcse/article/view/814>. Дата доступа: 04 апр. 2025
Раздел
Информационные технологии