預測維護和預測分析

加入Danielle Dean 的Webcast ，她將講述製造業預測維護應用的前景和挑戰，回顧預測維護的傳統視角，以可靠性為中心的維護和使用新的物聯網的應用。通過表明需要的資料類型和制定正確的模型來學習構建資料驅動和問題驅動的方法。

主題包括：

·      預測維護應用的資料收集。

·      制定一個預測維護問題到三個機器

   學習模型。

·      迴歸， 二值分類和多值分類。

·      資料輸入的漸進步驟， 預處理和分類。

·      從原始資料的特徵工程到準備測試

   資料。

·      通過運用運演算法則培養和比較各種型別的

   學習模型。

關於DanielleDean

是一位高階資料科學家， 她在微軟雲端計算和企業部門領導運演算法則和資料科學團隊。 在那裡， 它帶領一組由資料科學家和工程師組成的隊伍負責端到端分析專案。

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