Найти в Дзене
MLinside

Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки

Это рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Бонусом, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях. Четвертая задача: Предсказание отказа оборудования Что нужно сделать: По данным с датчиков (температура, давление, вибрация) предсказать, сломается ли устройство Как можно сделать: ▪️ Поработать с временными окнами: считать среднее, дисперсию, тренд; ▪️ Обозначить целевую переменную: 1 — поломка в ближайшие N часов, 0 — всё ок; ▪️ Обучить: бустинг, Random Forest, LSTM. Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/stephanmatzka/predictive-maintenance-dataset-ai4i-2020
Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях. Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside

Это рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Бонусом, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях.

Четвертая задача: Предсказание отказа оборудования

Что нужно сделать:

По данным с датчиков (температура, давление, вибрация) предсказать, сломается ли устройство

Как можно сделать:

▪️ Поработать с временными окнами: считать среднее, дисперсию, тренд;

▪️ Обозначить целевую переменную: 1 — поломка в ближайшие N часов, 0 — всё ок;

▪️ Обучить: бустинг, Random Forest, LSTM.

Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/stephanmatzka/predictive-maintenance-dataset-ai4i-2020

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях.

Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside