Η πρόβλεψη συντήρησης είναι κρίσιμης σημασίας στις αυτοκινητοβιομηχανίες, επειδή μπορεί να αποφύγει εξωφρενικές μηχανικές βλάβες και αντιδραστικές δραστηριότητες συντήρησης που διαταράσσουν τις λειτουργίες. Με την πρόβλεψη αστοχιών του οχήματος και τον προγραμματισμό συντήρησης και επισκευών, θα μειώσετε το χρόνο διακοπής λειτουργίας, θα βελτιώσετε την ασφάλεια και θα αυξήσετε τα επίπεδα παραγωγικότητας.
Τι θα γινόταν αν μπορούσαμε να εφαρμόσουμε τεχνικές βαθιάς εκμάθησης σε κοινόχρηστους χώρους που οδηγούν σε αστοχίες οχημάτων, απρόβλεπτες διακοπές λειτουργίας και κόστος επισκευής;
Σε αυτήν την ανάρτηση, σας δείχνουμε πώς να εκπαιδεύσετε και να αναπτύξετε ένα μοντέλο για να προβλέψετε την πιθανότητα αστοχίας στόλου οχημάτων χρησιμοποιώντας Amazon SageMaker JumpStart. Το SageMaker Jumpstart είναι ο κόμβος μηχανικής μάθησης (ML). Amazon Sage Maker, παρέχοντας προεκπαιδευμένα, διαθέσιμα στο κοινό μοντέλα για ένα ευρύ φάσμα τύπων προβλημάτων που θα σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε με την ML. Η λύση που περιγράφεται στην ανάρτηση είναι διαθέσιμη στις GitHub.
Πρότυπα λύσεων SageMaker JumpStart
Το SageMaker JumpStart παρέχει λύσεις από άκρο σε άκρο με ένα κλικ για πολλές κοινές περιπτώσεις χρήσης ML. Εξερευνήστε τις ακόλουθες περιπτώσεις χρήσης για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τα διαθέσιμα πρότυπα λύσεων:
Τα πρότυπα λύσεων SageMaker JumpStart καλύπτουν μια ποικιλία περιπτώσεων χρήσης, κάτω από κάθε μία από τις οποίες προσφέρονται πολλά διαφορετικά πρότυπα λύσεων (η λύση σε αυτήν την ανάρτηση, Προγνωστική Συντήρηση για Στόλους Οχημάτων, είναι μέσα στο Λύσεις Ενότητα). Επιλέξτε το πρότυπο λύσης που ταιριάζει καλύτερα στην περίπτωση χρήσης σας από τη σελίδα προορισμού SageMaker JumpStart. Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με συγκεκριμένες λύσεις σε κάθε περίπτωση χρήσης και πώς να ξεκινήσετε μια λύση SageMaker JumpStart, βλ. Πρότυπα λύσεων.
Επισκόπηση λύσεων
Η λύση πρόβλεψης συντήρησης AWS για στόλους αυτοκινήτων εφαρμόζει τεχνικές βαθιάς εκμάθησης σε κοινόχρηστους χώρους που οδηγούν σε αστοχίες οχημάτων, απρογραμμάτιστες διακοπές λειτουργίας και κόστος επισκευής. Χρησιμεύει ως αρχικό δομικό στοιχείο για να φτάσετε σε μια απόδειξη της ιδέας σε σύντομο χρονικό διάστημα. Αυτή η λύση περιέχει τη λειτουργία προετοιμασίας δεδομένων και οπτικοποίησης εντός του SageMaker και σας επιτρέπει να εκπαιδεύσετε και να βελτιστοποιήσετε τις υπερπαραμέτρους των μοντέλων βαθιάς εκμάθησης για το σύνολο δεδομένων σας. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα δικά σας δεδομένα ή να δοκιμάσετε τη λύση με ένα συνθετικό σύνολο δεδομένων ως μέρος αυτής της λύσης. Αυτή η έκδοση επεξεργάζεται δεδομένα αισθητήρα οχήματος με την πάροδο του χρόνου. Μια επόμενη έκδοση θα επεξεργάζεται δεδομένα αρχείων συντήρησης.
Το παρακάτω διάγραμμα δείχνει πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτήν τη λύση με τα στοιχεία SageMaker. Ως μέρος της λύσης, χρησιμοποιούνται οι ακόλουθες υπηρεσίες:
- Amazon S3 - Χρησιμοποιούμε Απλή υπηρεσία αποθήκευσης Amazon (Amazon S3) για αποθήκευση συνόλων δεδομένων
- Σημειωματάριο SageMaker – Χρησιμοποιούμε ένα σημειωματάριο για την προεπεξεργασία και την οπτικοποίηση των δεδομένων και για την εκπαίδευση του μοντέλου βαθιάς μάθησης
- Το τελικό σημείο του SageMaker – Χρησιμοποιούμε το τελικό σημείο για να αναπτύξουμε το εκπαιδευμένο μοντέλο
Η ροή εργασίας περιλαμβάνει τα ακόλουθα βήματα:
- Ένα απόσπασμα ιστορικών δεδομένων δημιουργείται από το Σύστημα Διαχείρισης Στόλου που περιέχει δεδομένα οχημάτων και αρχεία καταγραφής αισθητήρων.
- Μετά την εκπαίδευση του μοντέλου ML, αναπτύσσεται το τεχνούργημα του μοντέλου SageMaker.
- Το συνδεδεμένο όχημα στέλνει αρχεία καταγραφής αισθητήρων στο AWS Core IoT (εναλλακτικά, μέσω διεπαφής HTTP).
- Τα αρχεία καταγραφής αισθητήρων διατηρούνται μέσω Firehose δεδομένων Amazon Kinesis.
- Τα αρχεία καταγραφής αισθητήρων αποστέλλονται στο AWS Lambda για την αναζήτηση σε σχέση με το μοντέλο για να κάνει προβλέψεις.
- Το Lambda στέλνει αρχεία καταγραφής αισθητήρων στο μοντέλο Sagemaker για προβλέψεις.
- Οι προβλέψεις επιμένουν Amazon-Aurora.
- Τα συγκεντρωτικά αποτελέσματα εμφανίζονται σε ένα Amazon QuickSight ταμπλό.
- Αποστέλλονται ειδοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο σχετικά με την προβλεπόμενη πιθανότητα αποτυχίας Υπηρεσία απλών ειδοποιήσεων Amazon (Amazon SNS).
- Το Amazon SNS στέλνει ειδοποιήσεις πίσω στο συνδεδεμένο όχημα.
Η λύση αποτελείται από έξι σημειωματάρια:
- 0_demo.ipynb – Μια γρήγορη προεπισκόπηση της λύσης μας
- 1_introduction.ipynb – Εισαγωγή και επισκόπηση λύσης
- 2_data_preparation.ipynb – Προετοιμάστε ένα δείγμα δεδομένων
- 3_data_visualization.ipynb – Οπτικοποιήστε το δείγμα δεδομένων μας
- 4_model_training.ipynb – Εκπαιδεύστε ένα μοντέλο στο δείγμα δεδομένων μας για τον εντοπισμό αστοχιών
- 5_results_analysis.ipynb – Αναλύστε τα αποτελέσματα από το μοντέλο που εκπαιδεύσαμε
Προϋποθέσεις
Στούντιο Amazon SageMaker είναι το ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης (IDE) στο SageMaker που μας παρέχει όλες τις δυνατότητες ML που χρειαζόμαστε σε ένα μόνο τζάμι. Για να μπορέσουμε να εκτελέσουμε το SageMaker JumpStart, πρέπει να ρυθμίσουμε το SageMaker Studio. Μπορείτε να παραλείψετε αυτό το βήμα εάν έχετε ήδη τη δική σας έκδοση του SageMaker Studio που εκτελείται.
Το πρώτο πράγμα που πρέπει να κάνουμε για να μπορέσουμε να χρησιμοποιήσουμε οποιαδήποτε υπηρεσία AWS είναι να βεβαιωθούμε ότι έχουμε εγγραφεί και έχουμε δημιουργήσει έναν λογαριασμό AWS. Στη συνέχεια δημιουργούμε έναν διαχειριστή χρήστη και μια ομάδα. Για οδηγίες και για τα δύο βήματα, ανατρέξτε στο Ρυθμίστε τις προϋποθέσεις του Amazon SageMaker.
Το επόμενο βήμα είναι να δημιουργήσετε έναν τομέα SageMaker. Ένας τομέας ρυθμίζει όλο τον αποθηκευτικό χώρο και σας επιτρέπει να προσθέσετε χρήστες για πρόσβαση στο SageMaker. Για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο Ενσωματωμένος στον τομέα Amazon SageMaker. Αυτή η επίδειξη δημιουργείται στην περιοχή AWS us-east-1.
Τέλος, ξεκινάτε το SageMaker Studio. Για αυτήν την ανάρτηση, συνιστούμε την εκκίνηση μιας εφαρμογής προφίλ χρήστη. Για οδηγίες, ανατρέξτε στο Εκκινήστε το Amazon SageMaker Studio.
Για να εκτελέσετε αυτήν τη λύση SageMaker JumpStart και να αναπτύξετε την υποδομή στον λογαριασμό σας AWS, πρέπει να δημιουργήσετε μια ενεργή παρουσία του SageMaker Studio (βλ. Επιβιβαστείτε στο Amazon SageMaker Studio). Όταν η παρουσία σας είναι έτοιμη, χρησιμοποιήστε τις οδηγίες στο SageMaker JumpStart για να ξεκινήσει η λύση. Τα τεχνουργήματα της λύσης περιλαμβάνονται σε αυτό Αποθετήριο GitHub για αναφορά.
Εκκινήστε τη λύση SageMaker Jumpstart
Για να ξεκινήσετε με τη λύση, ολοκληρώστε τα παρακάτω βήματα:
- Στην κονσόλα SageMaker Studio, επιλέξτε εκκίνηση με άλμα.
- Στις Λύσεις καρτέλα, επιλέξτε Προγνωστική Συντήρηση για Στόλους Οχημάτων.
- Επιλέξτε Εκκίνηση.
Χρειάζονται μερικά λεπτά για να αναπτυχθεί η λύση. - Αφού αναπτυχθεί η λύση, επιλέξτε Open Notebook.
Εάν σας ζητηθεί να επιλέξετε έναν πυρήνα, επιλέξτε PyTorch 1.8 Python 3.6 για όλα τα σημειωματάρια σε αυτήν τη λύση.
Προεπισκόπηση λύσης
Δουλεύουμε πρώτα στο 0_demo.ipynb
σημειωματάριο. Σε αυτό το σημειωματάριο, μπορείτε να λάβετε μια γρήγορη προεπισκόπηση για το πώς θα είναι το αποτέλεσμα όταν ολοκληρώσετε το πλήρες σημειωματάριο για αυτήν τη λύση.
Επιλέξτε τρέξιμο και Εκτελέστε όλα τα κελιά για να εκτελέσετε όλα τα κελιά στο SageMaker Studio (ή Κύτταρο και Εκτελέστε όλα σε μια παρουσία σημειωματάριου SageMaker). Μπορείτε να εκτελέσετε όλα τα κελιά σε κάθε σημειωματάριο το ένα μετά το άλλο. Βεβαιωθείτε ότι όλα τα κελιά έχουν ολοκληρώσει την επεξεργασία πριν μετακινηθείτε στο επόμενο σημειωματάριο.
Αυτή η λύση βασίζεται σε ένα αρχείο διαμόρφωσης για την εκτέλεση των παρεχόμενων πόρων AWS. Δημιουργούμε το αρχείο ως εξής:
Έχουμε ορισμένα δείγματα δεδομένων εισόδου χρονοσειρών που αποτελούνται από την τάση της μπαταρίας του οχήματος και το ρεύμα της μπαταρίας με την πάροδο του χρόνου. Στη συνέχεια, φορτώνουμε και οπτικοποιούμε τα δείγματα δεδομένων. Όπως φαίνεται στα ακόλουθα στιγμιότυπα οθόνης, οι τιμές τάσης και ρεύματος βρίσκονται στον άξονα Υ και οι ενδείξεις (καταγράφηκαν 19 μετρήσεις) στον άξονα Χ.
Έχουμε εκπαιδεύσει προηγουμένως ένα μοντέλο σε αυτά τα δεδομένα τάσης και ρεύματος που προβλέπει την πιθανότητα αστοχίας του οχήματος και έχουμε αναπτύξει το μοντέλο ως τελικό σημείο στο SageMaker. Θα ονομάσουμε αυτό το τελικό σημείο με ορισμένα δείγματα δεδομένων για να προσδιορίσουμε την πιθανότητα αποτυχίας την επόμενη χρονική περίοδο.
Δεδομένων των δεδομένων εισόδου του δείγματος, η προβλεπόμενη πιθανότητα αποτυχίας είναι 45.73%.
Για να μεταβείτε στο επόμενο στάδιο, επιλέξτε Πάτα εδώ για να συνεχίσεις.
Εισαγωγή και επισκόπηση λύσης
Η 1_introduction.ipynb
Το σημειωματάριο παρέχει μια επισκόπηση της λύσης και των σταδίων και μια ματιά στο αρχείο διαμόρφωσης που έχει ορισμό περιεχομένου, περίοδο δειγματοληψίας δεδομένων, αριθμό δειγμάτων εκπαίδευσης και δοκιμής, παραμέτρους, τοποθεσία και ονόματα στηλών για το περιεχόμενο που δημιουργείται.
Αφού ελέγξετε αυτό το σημειωματάριο, μπορείτε να μεταβείτε στο επόμενο στάδιο.
Προετοιμάστε ένα δείγμα δεδομένων
Ετοιμάζουμε ένα δείγμα δεδομένων στο 2_data_preparation.ipynb
σημειωματάριο.
Δημιουργούμε πρώτα το αρχείο ρυθμίσεων για αυτήν τη λύση:
Οι ιδιότητες διαμόρφωσης είναι οι εξής:
Μπορείτε να ορίσετε το δικό σας σύνολο δεδομένων ή να χρησιμοποιήσετε τα σενάρια μας για να δημιουργήσετε ένα δείγμα δεδομένων:
Μπορείτε να συγχωνεύσετε τα δεδομένα του αισθητήρα και τα δεδομένα του οχήματος του στόλου μαζί:
Μπορούμε τώρα να προχωρήσουμε στην οπτικοποίηση δεδομένων.
Οπτικοποιήστε το δείγμα δεδομένων μας
Οπτικοποιούμε το δείγμα δεδομένων μας 3_data_vizualization.ipynb
. Αυτή η λύση βασίζεται σε ένα αρχείο διαμόρφωσης για την εκτέλεση των παρεχόμενων πόρων AWS. Ας δημιουργήσουμε το αρχείο παρόμοιο με το προηγούμενο σημειωματάριο.
Το παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης δείχνει το σύνολο δεδομένων μας.
Στη συνέχεια, ας δημιουργήσουμε το σύνολο δεδομένων:
Τώρα που το σύνολο δεδομένων είναι έτοιμο, ας οπτικοποιήσουμε τα στατιστικά δεδομένα. Το παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης δείχνει την κατανομή δεδομένων με βάση τη μάρκα του οχήματος, τον τύπο κινητήρα, την κατηγορία οχήματος και το μοντέλο.
Συγκρίνοντας τα δεδομένα του ημερολογίου, ας δούμε ένα παράδειγμα της μέσης τάσης μεταξύ διαφορετικών ετών για το Make E και το C (τυχαία).
Ο μέσος όρος της τάσης και του ρεύματος είναι στον άξονα Υ και ο αριθμός των μετρήσεων στον άξονα Χ.
- Πιθανές τιμές για το log_target: ['make', 'model', 'year', 'vehicle_class', 'engine_type']
- Τυχαία εκχωρημένη τιμή για
log_target: make
- Τυχαία εκχωρημένη τιμή για
- Πιθανές τιμές για το log_target_value1: ['Make A', 'Make B', 'Make E', 'Make C', 'Make D']
- Τυχαία εκχωρημένη τιμή για
log_target_value1: Make B
- Τυχαία εκχωρημένη τιμή για
- Πιθανές τιμές για το log_target_value2: ['Make A', 'Make B', 'Make E', 'Make C', 'Make D']
- Τυχαία εκχωρημένη τιμή για
log_target_value2: Make D
- Τυχαία εκχωρημένη τιμή για
Με βάση τα παραπάνω, υποθέτουμε log_target: make
, log_target_value1: Make B
και log_target_value2: Make D
Τα ακόλουθα γραφήματα αναλύουν τον μέσο όρο των δεδομένων καταγραφής.
Τα ακόλουθα γραφήματα απεικονίζουν ένα παράδειγμα διαφορετικών τιμών καταγραφής αισθητήρα σε σχέση με την τάση και το ρεύμα.
Εκπαιδεύστε ένα μοντέλο στο δείγμα δεδομένων μας για τον εντοπισμό αστοχιών
Στο 4_model_training.ipynb
σημειωματάριο, εκπαιδεύουμε ένα μοντέλο στο δείγμα δεδομένων μας για τον εντοπισμό αστοχιών.
Ας δημιουργήσουμε το αρχείο διαμόρφωσης παρόμοιο με το προηγούμενο σημειωματάριο και, στη συνέχεια, προχωρήστε στη διαμόρφωση της εκπαίδευσης:
Αναλύστε τα αποτελέσματα από το μοντέλο που εκπαιδεύσαμε
Στο 5_results_analysis.ipynb
σημειωματάριο, λαμβάνουμε δεδομένα από την εργασία συντονισμού υπερπαραμέτρων, οπτικοποιούμε μετρήσεις όλων των εργασιών για να εντοπίσουμε την καλύτερη εργασία και δημιουργούμε ένα τελικό σημείο για την καλύτερη εργασία κατάρτισης.
Ας δημιουργήσουμε το αρχείο διαμόρφωσης παρόμοιο με το προηγούμενο σημειωματάριο και ας οπτικοποιήσουμε τις μετρήσεις όλων των εργασιών. Η ακόλουθη πλοκή απεικονίζει την ακρίβεια δοκιμής σε σχέση με την εποχή.
Το παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης δείχνει τις εργασίες συντονισμού υπερπαραμέτρων που εκτελέσαμε.
Τώρα μπορείτε να απεικονίσετε δεδομένα από την καλύτερη εργασία εκπαίδευσης (από τις τέσσερις εργασίες κατάρτισης) με βάση την ακρίβεια της δοκιμής (κόκκινο).
Όπως μπορούμε να δούμε στα ακόλουθα στιγμιότυπα οθόνης, η απώλεια δοκιμής μειώνεται και η AUC και η ακρίβεια αυξάνονται με τις εποχές.
Με βάση τις απεικονίσεις, μπορούμε τώρα να δημιουργήσουμε ένα τελικό σημείο για την καλύτερη εργασία κατάρτισης:
Αφού δημιουργήσουμε το τελικό σημείο, μπορούμε να δοκιμάσουμε τον προγνωστικό παράγοντα περνώντας του δείγματα αρχείων καταγραφής αισθητήρων:
Δεδομένων των δεδομένων εισόδου του δείγματος, η προβλεπόμενη πιθανότητα αποτυχίας είναι 34.60%.
εκκαθάριση
Όταν τελειώσετε με αυτήν τη λύση, βεβαιωθείτε ότι έχετε διαγράψει όλους τους ανεπιθύμητους πόρους AWS. Στο Προγνωστική Συντήρηση για Στόλους Οχημάτων σελίδα, κάτω Διαγραφή λύσης, επιλέξτε Διαγράψτε όλους τους πόρους για να διαγράψετε όλους τους πόρους που σχετίζονται με τη λύση.
Πρέπει να διαγράψετε με μη αυτόματο τρόπο τυχόν επιπλέον πόρους που μπορεί να έχετε δημιουργήσει σε αυτό το σημειωματάριο. Μερικά παραδείγματα περιλαμβάνουν τους επιπλέον κάδους S3 (στον προεπιλεγμένο κάδο της λύσης) και τα πρόσθετα τελικά σημεία του SageMaker (χρησιμοποιώντας ένα προσαρμοσμένο όνομα).
Προσαρμόστε τη λύση
Η λύση μας είναι απλή στην προσαρμογή. Για να τροποποιήσετε τις απεικονίσεις δεδομένων εισόδου, ανατρέξτε στο sagemaker/3_data_visualization.ipynb. Για να προσαρμόσετε τη μηχανική εκμάθηση, ανατρέξτε στο sagemaker/source/train.py και sagemaker/source/dl_utils/network.py. Για να προσαρμόσετε την επεξεργασία δεδομένων, ανατρέξτε στο sagemaker/1_introduction.ipynb πώς να ορίσετε το αρχείο ρυθμίσεων.
Επιπλέον, μπορείτε να αλλάξετε τη διαμόρφωση στο αρχείο ρυθμίσεων. Η προεπιλεγμένη διαμόρφωση είναι η εξής:
Το αρχείο διαμόρφωσης έχει τις ακόλουθες παραμέτρους:
fleet_info_fn
,fleet_sensor_logs_fn
,fleet_dataset_fn
,train_dataset_fn
, ναtest_dataset_fn
ορίστε τη θέση των αρχείων δεδομένωνvehicle_id_column
,timestamp_column
,target_column
, ναperiod_column
ορίστε τις κεφαλίδες για τις στήλεςdataset_size
,chunksize
,processing_chunksize
,period_ms
, ναwindow_length
ορίστε τις ιδιότητες του συνόλου δεδομένων
Συμπέρασμα
Σε αυτήν την ανάρτηση, σας δείξαμε πώς να εκπαιδεύσετε και να αναπτύξετε ένα μοντέλο για την πρόβλεψη της πιθανότητας αστοχίας του στόλου οχημάτων χρησιμοποιώντας το SageMaker JumpStart. Η λύση βασίζεται σε μοντέλα ML και βαθιάς εκμάθησης και επιτρέπει μια μεγάλη ποικιλία δεδομένων εισόδου, συμπεριλαμβανομένων οποιωνδήποτε δεδομένων αισθητήρων που μεταβάλλονται χρονικά. Επειδή κάθε όχημα έχει διαφορετική τηλεμετρία σε αυτό, μπορείτε να προσαρμόσετε το παρεχόμενο μοντέλο στη συχνότητα και τον τύπο των δεδομένων που έχετε.
Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το τι μπορείτε να κάνετε με το SageMaker JumpStart, ανατρέξτε στα παρακάτω:
Υποστηρικτικό υλικό
Σχετικά με τους Συγγραφείς
Rajakumar Sampathkumar είναι Κύριος Τεχνικός Διευθυντής Λογαριασμού στην AWS, παρέχοντας καθοδήγηση στους πελάτες σχετικά με την ευθυγράμμιση επιχειρηματικής τεχνολογίας και υποστηρίζοντας την επανεφεύρεση των μοντέλων και διαδικασιών λειτουργίας cloud. Είναι παθιασμένος με το cloud και τη μηχανική μάθηση. Ο Raj είναι επίσης ειδικός στη μηχανική εκμάθηση και συνεργάζεται με πελάτες AWS για το σχεδιασμό, την ανάπτυξη και τη διαχείριση του φόρτου εργασίας και των αρχιτεκτονικών τους AWS.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Αυτοκίνητο / EVs, Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- BlockOffsets. Εκσυγχρονισμός της περιβαλλοντικής αντιστάθμισης ιδιοκτησίας. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/predict-vehicle-fleet-failure-probability-using-amazon-sagemaker-jumpstart/
- :έχει
- :είναι
- ][Π
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 15%
- 16
- 19
- 20
- 50
- 67
- 7
- 8
- a
- Σχετικα
- πάνω από
- πρόσβαση
- Σύμφωνα με
- Λογαριασμός
- ακρίβεια
- απέναντι
- ενεργός
- δραστηριοτήτων
- προσθέτω
- διοικητικός
- Μετά το
- κατά
- ευθυγραμμία
- Όλα
- επιτρέπει
- ήδη
- Επίσης
- Amazon
- Amazon Sage Maker
- Amazon SageMaker JumpStart
- Amazon υπηρεσίες Web
- an
- αναλύσει
- και
- κάθε
- app
- Εφαρμογή
- ΕΙΝΑΙ
- περιοχές
- AS
- ανατεθεί
- συσχετισμένη
- υποθέτω
- At
- αυτοκινήτων
- διαθέσιμος
- αποφύγετε
- AWS
- Άξονας
- πίσω
- βασίζονται
- μπαταρία
- επειδή
- πριν
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- Αποκλεισμός
- σώμα
- ώθηση
- και οι δύο
- Διακοπή
- χτίζω
- Κτίριο
- by
- κλήση
- CAN
- Μπορεί να πάρει
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- Κύτταρα
- αλλαγή
- Επιλέξτε
- τάξη
- πελάτης
- Backup
- Στήλη
- Κοινός
- πλήρης
- εξαρτήματα
- έννοια
- διαμόρφωση
- συνδεδεμένος
- Αποτελείται από
- αποτελείται
- πρόξενος
- Περιέχει
- περιεχόμενο
- Δικαστικά έξοδα
- θα μπορούσε να
- κάλυμμα
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- κρίσιμης
- Ρεύμα
- έθιμο
- Πελάτες
- προσαρμόσετε
- ταμπλό
- ημερομηνία
- Προετοιμασία δεδομένων
- οπτικοποίηση δεδομένων
- Μειώνει
- βαθύς
- βαθιά μάθηση
- Προεπιλογή
- ορισμός
- διαδήλωση
- καταδεικνύει
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- Υπηρεσίες
- Προσδιορίστε
- Ανάπτυξη
- διαφορετικές
- εκτεθειμένος
- Αναστατώνω
- διανομή
- do
- τομέα
- κάτω
- downtime
- αυτοκίνητο
- e
- κάθε
- αλλιώς
- από άκρη σε άκρη
- Τελικό σημείο
- Κινητήρας
- εξασφαλίζω
- Περιβάλλον
- εποχή
- εποχές
- Κάθε
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- διερευνήσει
- επιπλέον
- εκχύλισμα
- Αποτυχία
- ψευδής
- Χαρακτηριστικά
- λίγοι
- Αρχεία
- φινίρισμα
- Όνομα
- ΣΤΟΛΟΣ
- Εξής
- εξής
- Για
- τέσσερα
- Συχνότητα
- από
- πλήρη
- λειτουργικότητα
- παράγουν
- παράγεται
- γεννήτρια
- παίρνω
- δεδομένου
- ποτήρι
- GPU
- γραφικές παραστάσεις
- Group
- καθοδήγηση
- Έχω
- he
- κεφαλίδες
- βοήθεια
- εδώ
- ιστορικών
- Πως
- Πώς να
- HTML
- http
- HTTPS
- Hub
- Βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων
- Ρύθμιση υπερπαραμέτρων
- i
- προσδιορίσει
- if
- εισαγωγή
- βελτίωση
- in
- περιλαμβάνουν
- περιλαμβάνονται
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- Αυξάνουν
- βιομηχανίες
- πληροφορίες
- Υποδομή
- αρχικός
- κινήσει
- εισαγωγή
- παράδειγμα
- οδηγίες
- ενσωματωθεί
- περιβάλλον λειτουργίας
- σε
- Εισαγωγή
- IoT
- IT
- Δουλειά
- Θέσεις εργασίας
- jpg
- json
- πλήκτρα
- προσγείωση
- ξεκινήσει
- δρομολόγηση
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- επίπεδα
- Μου αρέσει
- φορτίο
- τοπικός
- τοποθεσία
- κούτσουρο
- ματιά
- μοιάζει
- off
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- συντήρηση
- κάνω
- διαχείριση
- διαχείριση
- διευθυντής
- χειροκίνητα
- πολοί
- Αυξάνω στον ανώτατο βαθμό
- Ενδέχεται..
- εννοώ
- μηχανικός
- πηγαίνω
- Metrics
- Λεπτ.
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- τροποποιήσει
- περισσότερο
- μετακινήσετε
- κίνηση
- όνομα
- ονόματα
- Ανάγκη
- επόμενη
- σημειωματάριο
- κοινοποίηση
- κοινοποιήσεις
- τώρα
- αριθμός
- of
- προσφέρονται
- on
- ONE
- αποκλειστικά
- ανοίξτε
- λειτουργία
- λειτουργίες
- βελτιστοποίηση
- Βελτιστοποίηση
- or
- OS
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- έξω
- Αποτέλεσμα
- σκιαγραφείται
- επί
- επισκόπηση
- δική
- σελίδα
- παράθυρο
- παράμετροι
- μέρος
- Πέρασμα
- παθιασμένος
- μονοπάτι
- περίοδος
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- σας παρακαλούμε
- Θέση
- προβλέψει
- προβλεπόμενη
- προβλέποντας
- Προβλέψεις
- Predictor
- Προβλέπει
- προετοιμασία
- Προετοιμάστε
- Προβολή
- προηγούμενος
- προηγουμένως
- Κύριος
- Πρόβλημα
- διαδικασια μας
- Διεργασίες
- μεταποίηση
- παραγωγικότητα
- Προφίλ ⬇️
- απόδειξη
- απόδειξη της έννοιας
- ιδιότητες
- παρέχεται
- παρέχει
- χορήγηση
- δημοσίως
- Python
- pytorch
- Γρήγορα
- τυχαίος
- σειρά
- έτοιμος
- συνιστώ
- ρεκόρ
- καταγράφονται
- Red
- μείωση
- περιοχή
- επισκευή
- Υποστηρικτικό υλικό
- απάντησης
- Αποτελέσματα
- απόδοση
- ανασκόπηση
- Ρόλος
- τρέξιμο
- τρέξιμο
- Ασφάλεια
- σοφός
- Δείγμα δεδομένων
- προγραμματισμός
- screenshots
- Εφαρμογές
- Τμήμα
- δείτε
- αποστέλλει
- αποστέλλονται
- Σειρές
- εξυπηρετεί
- Υπηρεσίες
- Συνεδρίαση
- σειρά
- Σέτς
- διάφοροι
- Κοντά
- δείχνουν
- έδειξε
- παρουσιάζεται
- Δείχνει
- υπογραφεί
- παρόμοιες
- Απλούς
- ενιαίας
- ΕΞΙ
- λύση
- Λύσεις
- μερικοί
- Πηγή
- ειδικός
- συγκεκριμένες
- Στάδιο
- στάδια
- ξεκίνησε
- στατιστική
- Βήμα
- Βήματα
- χώρος στο δίσκο
- κατάστημα
- στούντιο
- μεταγενέστερος
- Στήριξη
- βέβαιος
- συνθετικός
- σύστημα
- παίρνει
- Τεχνικός
- τεχνικές
- πρότυπο
- πρότυπα
- δοκιμή
- ότι
- Η
- τους
- τότε
- πράγμα
- αυτό
- ώρα
- Χρονική σειρά
- timestamp
- προς την
- μαζι
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- προσπαθώ
- τύπος
- τύποι
- υπό
- ανεπιθύμητος
- us
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- αξία
- Αξίες
- ποικιλία
- όχημα
- εκδοχή
- μέσω
- οραματισμός
- Βόλτ
- Τάση
- vs
- W
- we
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- Τι
- πότε
- Ποιό
- ευρύς
- Ευρύ φάσμα
- θα
- με
- εντός
- Εργασία
- ροής εργασίας
- λειτουργεί
- X
- γιαμ
- χρόνια
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet