Machine Learning para aplicações industriais

Se é possível gerar um valor a partir da análise de dados de máquinas e sistemas, também é possível
estabelecer novos modelos de negócios orientados por dados. As aplicações como a manutenção preditiva baseada em condições são aceites e entendidas numa base concetual. O desafio agora é tornar a implementação desses serviços eficiente e com um custo-benefício.

Os métodos e ferramentas oferecidos pelo Machine Learning permitem o acesso antes inexplorado a este tipo de dados de máquinas industriais e identificam correlações desconhecidas. Mas, atualmente, a criação de modelos de ML é demorada e dispendiosa, o que explica a necessidade de uma nova abordagem pragmática e económica para a Machine Learning em aplicações industriais.

A automação das operações de ML é um passo crítico nesta direção. A ideia básica passa por permitir que os especialistas em aplicações contribuam, de forma independente e direta, com o seu conhecimento para gerar uma ferramenta de software e posteriormente, implementem modelos de ML. Os processos de ML executados em segundo plano são fornecidos pela ferramenta de software.

As etapas individuais da automação de Machine Learning são explicadas em detalhes nesta ferramenta. Da importação de dados, pré-processamento e engenharia até à formação e otimização de modelos de ML e posterior implantação do modelo. As possibilidades de interação com o utilizador são visualizadas como exemplos, o que ajuda a enumerar as vantagens desta solução prática para automação, usando o Weidmüller Industrial AutoML Tool: o conhecimento do domínio na empresa é incorporado diretamente no processo de criação do modelo de Machine Learning, economizando tempo e dinheiro; o destaque dado aos próprios dados e modelos são garantidos em todos os momentos porque todo o processo é realizado internamente com a ajuda da ferramenta AutoML; o utilizador beneficia dos mais recentes desenvolvimentos e possibilidades no ambiente de ML, que são continuamente incorporados à ferramenta AutoML.

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