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

1. ML 엔지니어 10,000행과 12개 항목을 읽었습니다. 첨부한 자료와 요청을 함께 확인합니다. 데이터를 살펴보거나 궁금한 내용을 물어볼 수 있습니다. 아직 모델 학습은 시작하지 않았습니다.
2. 질문한 사람 오늘 가동하는 장비 중에 고장 날 것 같은 장비를 미리 알려줘
3. ML 엔지니어 오늘 가동하는 장비 중 고장 날 것 같은 장비를 미리 알려주는 일은 지금 바로 할 수 없습니다. 먼저 '고장여부'를 정답 열로 두고, 제품등급·외부온도K·공정온도K·회전속도rpm·토크Nm·공구사용분 같은 운전 정보를 입력으로 쓰는 고장 예측 모델을 만들어야 합니다. 다만 지금은 학습이나 평가를 실행하지 않았으므로 어떤 장비가 고장 난다고 말할 수 없습니다. 참고로 '오늘 가동하는 장비' 목록은 이 데이터에 없습니다. 예측할 장비의 운전 정보를 주시면 그 장비의 고장 가능성을 알려드릴 수 있습니다.
4. ML 엔지니어 학습 전에 확인할 입력이 있습니다. 다음 항목은 '고장여부'을(를) 예측하는 시점에는 아직 알 수 없는 값으로 보입니다. - '공구마모고장': 공구마모고장은 고장여부가 확정된 뒤에 그 결과로 기록되는 고장 유형 값입니다. - '열방출고장': 열방출고장은 고장여부가 확정된 뒤에 그 결과로 기록되는 고장 유형 값입니다. - '전력고장': 전력고장은 고장여부가 확정된 뒤에 그 결과로 기록되는 고장 유형 값입니다. - '과부하고장': 과부하고장은 고장여부가 확정된 뒤에 그 결과로 기록되는 고장 유형 값입니다. - '무작위고장': 무작위고장은 고장여부가 확정된 뒤에 그 결과로 기록되는 고장 유형 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.