Maschinelles Lernen bei hohen Variantenreichtum und kleinen Serien

Herausforderungen für die Nutzbarkeit und Implikationen am Beispiel der NutzfahrzeugproduktionMit der fortschreitenden Digitalisierung wachsen die Forderungen nach der Ausschöpfung des Potenzials der dabei erhobenen Daten. You Have sterben Methoden des Maschinellen Lernens ihre Praxistauglichkeit bewiesen. Allerdings sich bei der Anwendung dieser Technologie in Produktionssystemen mit hohen Variantenreichtum und kleinen Serien, vielschichtige Herausforderungen. Das Feature Engineering als Teil der Datenaufbereitung birgt hierbei ein großes Potenzial zur Bewältigung deren Bewältigung. Anhand des Beispiels der Nutzfahrzeugproduktion werden in diesem Beitrag Handlungsempfehlungen gezeigt.Mit der fortschreitenden Digitalisierung wachsen die Anforderungen an die Ausschöpfung des Potenzials der gesammelten Daten. Die Methoden des maschinellen Lernens haben dabei ihre Praxistauglichkeit bewiesen. Beim Einsatz dieser Technologie in variantenreichen Produktionsanlagen und Kleinserien ergeben sich jedoch komplexe Herausforderungen. Feature Engineering als Teil der Datenaufbereitung hat ein hervorragendes Potenzial, diese zu bewältigen. Das Beispiel der Nutzfahrzeugproduktion zeigt die Handlungsempfehlungen in diesem Beitrag.

Das Forschungsprojekt „Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Nutzfahrzeugproduktion“ wird von der Europäischen Union (EU) aus dem Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) und dem Commercial Vehicle Cluster Südwest gefördert.Machine Learning, often called Artificial Intelligence or AI, is one of the most exciting areas of technology at the moment. We see daily news stories that herald new breakthroughs in facial recognition technology, self driving cars or computers that can have a conversation just like a real person. Machine Learning technology is set to revolutionise almost any area of human life and work, and so will affect all our lives, and so you are likely to want to find out more about it. Machine Learning has a reputation for being one of the most complex areas of computer science, requiring advanced mathematics and engineering skills to understand it. While it is true that working as a Machine Learning engineer does involve a lot of mathematics and programming, we believe that anyone can understand the basic concepts of Machine Learning, and given the importance of this technology, everyone should. The big AI breakthroughs sound like science fiction, but they come down to a simple idea: the use of data to train statistical algorithms. In this course you will learn to understand the basic idea of machine learning, even if you don’t have any background in math or programming. Not only that, you will get hands on and use user friendly tools developed at Goldsmiths, University of London to actually do a machine learning project: training a computer to recognise images. This course is for a lot of different people. It could be a good first step into a technical career in Machine Learning, after all it is always better to start with the high level concepts before the technical details, but it is also great if your role is non-technical. You might be a manager or other non-technical role in a company that is considering using Machine Learning. You really need to understand this technology, and this course is a great place to get that

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