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AI在生產(chǎn)制程中的應用：

項目介紹：

機器學習在智能制造領域應用有大量應用，其中很重要的一個應用，是在生產(chǎn)線中基于數(shù)據(jù)驅(qū)動進行效果優(yōu)化

在如今的智能制造生產(chǎn)流水線，系統(tǒng)通過傳感器采集到實時的狀態(tài)（比如溫度），再把關聯(lián)數(shù)據(jù)（比如批次、條碼、機臺、原料、產(chǎn)品質(zhì)量等級等）一同記錄，這些信息既可以根據(jù)已知的知識（工藝要求）進行過程控制，也可以進行相關性分析歸納出模型，幫助產(chǎn)線上生產(chǎn)能優(yōu)化調(diào)整工藝要求達到最佳產(chǎn)能和質(zhì)量

核心知識：

智能制造場景下的機器學習應用背景；常用數(shù)據(jù)分析與建模工具庫及環(huán)境搭建；建?？傮w框架及流程介紹；樣本異常檢測及清洗；類別/數(shù)值/時序/其他特征處理與衍生；特征分析及篩選；模型選型（LR/rf/xgb/lgb/catboost）及注意點；模型訓練與部署；模型集成與優(yōu)化；結果魯棒性保證與后處理

項目大綱：

01.項目背景（關鍵質(zhì)量指標預估，工藝參數(shù)優(yōu)化任務）

02.分析與建模工具庫及環(huán)境設定

03.數(shù)據(jù)集及業(yè)務字段介紹

04.兩大任務方案思路介紹

05.探索性數(shù)據(jù)分析

06.結合場景的數(shù)據(jù)預處理

07.數(shù)值、類別、時序特征構建與特征選擇

08.基礎建模流水線構建

09.模型總體框架設計

10.多模型效果分析與模型集成

11.極端值及結合業(yè)務的數(shù)據(jù)后處理

12.結合監(jiān)督學習與無監(jiān)督（KNN/Kmeans）的參數(shù)優(yōu)化與推薦

13.模型部署上線（Java版本）

14.新樣本在線請求測試與調(diào)試

掃下方二維碼學習完整項目：

實戰(zhàn)項目：智能制造與生產(chǎn)線工藝參數(shù)優(yōu)化