Машинное обучение

Теория Predictive maintenance достаточно сложна, требует для понимания серьёзной теоретической математической подготовки. Сложна ещё и потому, что с этими сферами математики большинство не сталкивается в обычной жизни. Одновременно с этим Predictive maintenance - это просто, не смотря на обилие кажущейся сложной информации. Это тот случай, когда практика позволяет компенсировать недостаток знаний.

Покрыть веб-проект сеткой тестов недостаточно для предотвращения аварий, выявления атак и превентивного реагирования на изменение условий эксплуатации. Новый подход - анализ метрик и предотвращение аварий (выявление угроз) с помощью алгоритмов машинного обучения. Это позволит не только сократить расходы на обеспечение отказоустойчивости, но и реагировать раньше возникновения проблем.

Считается, что с помощью машинного обучения можно работать эффективнее, чем по классическим алгоритмам. Но не везде и не всегда. Машинное обучение лучше в случаях очень сложных задач, решение которых классическими методами либо крайне сложно, затратно, либо невозможно вообще.

Машинное обучение имеет достаточно высокий уровень вхождения: надо достаточно хорошо понимать много дисциплин: высшую математику, матстатистику, теорию вероятности и так далее.

При этом описание информации зачастую крайне научное, для специалистов по математике и совершенно не приспособлено для ответов на простые вопросы. Например, стоит вопрос классификации: как понять спам - не спам? Прямого и простого описания алгоритма модели для такой классификации не найти.

Тем не менее, несмотря на сложность вхождения, решение есть. Для этого достаточно понимать не так много, это:

• целые числа;
• числа с плавающей точкой;
• полиномиальные значения (одно из значений)
• биномиальные значения;
• даты;
• графы;
• выбросы (данные, которые нужно отбрасывать);
• элементарная статистика.

  Аналитик

Анализ и интерпретацию результатов Predictive maintenance желательно поручить выделенному сотруднику или роли. Обязанности аналитика:

• Организовать сбор данных.
• Создать модель. (Минимум программирования, предпочтительнее работа в готовых инструментах.)
• Bigdata - доступ организован как к SQL

Далее рассмотрим основные шаги по внедрению.