Introdução
Você trabalha para uma empresa de fabricação que usa dispositivos e equipamentos industriais como parte de suas operações. Quando um desses dispositivos quebra, custa tempo e dinheiro à sua empresa. É por isso que realizar a manutenção nesses dispositivos é importante.
Cenário: Manutenção preditiva
Existem muitos fatores diferentes, como o uso, que afetam a necessidade de manutenção. Nenhum dispositivo é igual. Ser proativo com a manutenção pode ajudar a minimizar o tempo e o dinheiro que sua empresa gasta quando um dispositivo quebra. Até este ponto, você tem acompanhado manualmente quais dispositivos precisam de manutenção. À medida que a sua empresa se expande, este processo torna-se mais difícil de gerir.
E se você pudesse automatizar a previsão de quando um dispositivo vai precisar de manutenção usando dados do sensor?
O aprendizado de máquina pode ajudá-lo a analisar dados históricos desses sensores. O aprendizado de máquina também pode envolver padrões de aprendizado para ajudá-lo a prever se uma máquina precisa de manutenção ou não.
Você quer aproveitar suas habilidades .NET e usar ferramentas familiares como o Visual Studio para criar uma solução, mas não tem muita experiência com aprendizado de máquina. Como resultado, você decidiu usar o ML.NET, uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para .NET. Você também usará a extensão Visual Studio da estrutura, Model Builder, para criar seu modelo de aprendizado de máquina.
O que você vai aprender?
Neste módulo, você aprenderá o que é o Construtor de Modelos, como usá-lo para treinar modelos de aprendizado de máquina e como consumir esses modelos dentro de aplicativos .NET.
Qual é o principal objetivo?
O objetivo deste módulo é mostrar o processo de uso de modelos de aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.