RAI Data / Modele uczenia maszynowego
Nasz model działa na produkcji od pięciu lat. Przy kolejnych wdrożeniach zaczynamy od oceny danych firmy: sprawdzamy, co można na ich podstawie przewidywać i czego jeszcze brakuje. Celem jest wiarygodne odwzorowanie procesu, które pozwoli porównywać warianty w komputerze.
MODELE UCZENIA MASZYNOWEGO
Model łączy informacje o surowcach i przebiegu procesu, aby przewidywać właściwości produktu. Jego trafność sprawdzamy na rzeczywistych wynikach badań.
Model może przewidywać wytrzymałość produktu, zużycie energii lub czas procesu. Jego wartość polega na tym, że wiarygodną ocenę otrzymujemy przed produkcją. Pozwala to porównywać warianty i odrzucać niekorzystne ustawienia bez zużywania surowców i zajmowania instalacji.
Model może wskazywać partie wymagające dodatkowej kontroli lub przypisywać przypadki do wcześniej określonych grup. Przy ocenie jego skuteczności uwzględniamy konsekwencje błędnego rozpoznania.
Przygotowujemy modele do zastosowań produkcyjnych i biznesowych. Możemy również analizować dane medyczne, przy czym taki projekt wymaga osobnego ustalenia zakresu prac, zasad dostępu do danych i sposobu sprawdzenia wyników. Wykorzystanie modelu w praktyce klinicznej wymaga dodatkowej oceny.
Wyniki modelu porównujemy z prostą metodą odniesienia. Do oceny używamy danych, których nie wykorzystano do jego dopasowania. Podział uwzględnia czas oraz powiązania między zapisami, na przykład pomiary z tej samej partii. Wyjaśniamy, jakie błędy model popełnia i kiedy nie należy polegać na jego prognozie.
Oceniamy dostępne dane i wskazujemy, do czego mogą się przydać oraz jakie informacje warto zacząć zbierać. Napisz do nas. Ustalimy, od czego zacząć.