В ваших данных скрыта ценная информация, но ее практически невозможно найти вручную. Войдите в неконтролируемое когнитивное обучение.
Каждый раз, когда специалист по обработке и анализу данных проводит часы, погружаясь в данные, споря и корректируя математический код или фрагменты сценариев, мечта о науке о данных и машинном обучении, обеспечивающих гибкость вашей организации, кажется, отступает. Ручная обработка данных для промышленных процессов может быть крайне контрпродуктивной, особенно когда предприятия, использующие IIoT, уделяют большое внимание превосходной ловкости в операциях. Любая возможность, которая может ускорить доставку и выпуск продукции, должна быть использована каждым стремящимся промышленным производителем.
Одной из самых больших проблем для промышленного цифрового предприятия является получение точных результатов путем преобразования огромных объемов данных в значимую информацию, а затем выполнение точного анализа для оптимизации бизнес-процессов. То, что ищет отрасль, — это переход от сенсора к пониманию и результату. Так как же это проявляется в реальном промышленном контексте?
Чтобы найти иголку, уменьшите стога сена данных
Будущее IIoT связано с миллиардами подключенных вещей, которые будут генерировать триллионы гигабайт данных, и все это создаст рынок на триллионы долларов. В то же время IIoT вызвал значительный рост объема данных из-за повышенной детализации создаваемых данных.
Сегодня перед специалистами в области обработки данных и машинного обучения стоит непростая задача. Поиск чрезвычайно редких аномалий сам по себе является сложной задачей, и их редкость также затрудняет анализ. Теперь рассмотрим контекст данных, в котором все это происходит. Обнаружение этих спорадических событий в таких огромных наборах данных путем проведения ручного углубленного анализа и визуализации очень больших объемов данных эквивалентно поиску иголки в огромном стоге сена.
Кроме того, необходимо ответить на более глубокие вопросы, касающиеся самих данных. Сюда входит проверка того, являются ли данные релевантными, качественны ли они и преобразуется ли модель, созданная алгоритмом, из математической взаимосвязи в причинно-следственную.
Чтобы заполнить пробелы в данных, выходите за рамки «известных известных»
Чтобы получить значительные выгоды от машинного обучения и промышленного Интернета вещей, компании должны автоматизировать базовые процессы, которые помогут им легко масштабироваться для «понимания». за отказ оборудования. Вот где традиционная наука о данных в IIoT терпит неудачу.
Быстрее выходить на рынок с помощью неконтролируемого обучения
Большинство традиционных промышленных организаций полагаются на контролируемое обучение, которое не только чрезвычайно ограничено по своему охвату, но и не масштабируется с темпами промышленного роста. Современные сложные промышленные системы нуждаются в надежном формате обучения без учителя, который может научить машины самообучаться на основе прошлого опыта.
сложным промышленным системам нужен надежный формат обучения без присмотра, который может научить машины самообучаться (твитнуть это)
Вот где в игру вступает неконтролируемое обучение в сочетании с когнитивным прогностическим обслуживанием. Комбинируя эти элементы, усовершенствованные методы машинного обучения могут помочь компаниям намного быстрее выйти на рынок. Такой подход необходим для того, чтобы быть конкурентоспособным в когнитивном мире.
Речь идет не только о гибкости, но и о преобразовании этой скорости в ценное принятие решений с использованием неконтролируемой структуры обучения. Именно так работает наша платформа Cognitive Predictive Maintenance (CPdM), которая помогает сэкономить тысячи драгоценных часов, автоматизируя задачи, выполняемые специалистами по данным, чтобы сделать их значительно более эффективными. Готовя прогностические модели за несколько дней с помощью когнитивного машинного обучения, а не через месяцы и недели ручного тестирования, компании могут легко преобразовать реальную ценность этой гибкости в принятие важных решений. Это позволяет сэкономить время и ресурсы, позволяя быстрее и точнее выходить на рынок.
Мы не обсуждаем далекое будущее — технология для этого уже существует. Хотите узнать больше? Вы можете узнать больше о том, как наше решение CPdM может помочь вам здесь.
Этот контент первоначально появился в блоге Progress Сандипа Сангхави. Ищете другие замечательные истории о технологиях и создании бизнес-приложений завтрашнего дня? Посетите блог, чтобы узнать больше.
