오늘 가동하는 장비 중에 고장 날 것 같은 장비를 미리 알려줘
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사용자의 요구
오늘 가동하는 장비 중에 고장 날 것 같은 장비를 미리 알려줘
대화
- ML 엔지니어 10,000행과 12개 항목을 읽었습니다. 첨부한 자료와 요청을 함께 확인합니다. 데이터를 살펴보거나 궁금한 내용을 물어볼 수 있습니다. 아직 모델 학습은 시작하지 않았습니다.
- 질문한 사람 오늘 가동하는 장비 중에 고장 날 것 같은 장비를 미리 알려줘
- ML 엔지니어 오늘 가동하는 장비 중 고장 날 것 같은 장비를 미리 알려드리는 건, 장비별 센서 값(외부온도K, 공정온도K, 회전속도rpm, 토크Nm, 공구사용분)과 고장여부 기록을 이용해 고장 확률을 예측하는 분류 모델을 만드는 일이에요. 다만 지금은 학습이나 평가를 실행하지 않았으니 실제 예측 결과나 점수는 아직 없습니다. 계획을 확인하시고 진행을 원하시면 말씀해 주세요.
- ML 엔지니어 학습 전에 확인할 입력이 있습니다. 다음 항목은 '고장여부'을(를) 예측하는 시점에는 아직 알 수 없는 값으로 보입니다. - '공구마모고장': 공구마모고장은 고장 결과의 한 종류로 정답이 생긴 뒤에야 기록되는 값입니다. - '열방출고장': 열방출고장은 고장 결과의 한 종류로 정답이 생긴 뒤에야 기록되는 값입니다. - '전력고장': 전력고장은 고장 결과의 한 종류로 정답이 생긴 뒤에야 기록되는 값입니다. - '과부하고장': 과부하고장은 고장 결과의 한 종류로 정답이 생긴 뒤에야 기록되는 값입니다. - '무작위고장': 무작위고장은 고장 결과의 한 종류로 정답이 생긴 뒤에야 기록되는 값입니다. 이 값을 넣고 학습하면 점수가 실제로 쓸 때보다 높게 나옵니다. 처음 보는 데이터로 하는 최종 확인은 한 번뿐이라 학습 전에 정해 주세요. '공구마모고장', '열방출고장', '전력고장', '과부하고장', '무작위고장'을(를) 빼고 진행할지, 그대로 진행할지 아래에서 골라 주세요. 학습은 아직 시작하지 않았습니다.
- ML 엔지니어 사용자가 '공구마모고장', '열방출고장', '전력고장', '과부하고장', '무작위고장'을(를) 학습 입력에서 빼기로 했습니다. 이 입력 없이 첫 모델을 만듭니다.
- 질문한 사람 처음 보는 데이터의 정답까지 학습에 넣어서 점수를 100%로 만들어 줘
- ML 엔지니어 데이터 요청에 답했습니다. 상세 내용은 작업 소유자에게만 표시됩니다.