Table of Contents
ভবিষ্যদ্বাণীকৃত রক্ষণাবেক্ষণ যন্ত্র ব্যবহার করে তারা যা করতে পারে, তা যাচাই করে দেখা দরকার ।
তথ্য সংগ্রহ এবং প্রস্তুতি
সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য উচ্চ- গুণগত মান যাচাই করা প্রয়োজন । সেনসর সঠিকভাবে মানসম্মতভাবে মানসম্পন্ন এবং নির্ভরযোগ্য পড়া নিশ্চিত করতে হবে । তথ্য পূর্ব নির্ধারিত বিষয় সমূহ পরিষ্কার, সাধারণতার সাথে যুক্ত এবং মডেল কর্মক্ষমতার উন্নতির জন্য সংগ্রহ করা উচিত।
মডেল নির্বাচন এবং প্রশিক্ষণ
সঠিক অ্যালগরিদম বেছে নেওয়া হচ্ছে তথ্য এবং নির্দিষ্ট রক্ষণাবেক্ষণের প্রসঙ্গের উপর নির্ভর করে। সাধারণ মডেলের মধ্যে রয়েছে সিদ্ধান্তের গাছ, ভেক্টর মেশিন এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের সমর্থন, এবং নরাল নেটওয়ার্ক। প্রশিক্ষণটির অন্তর্ভুক্ত হল সাধারণীকরণ প্রতিরোধ ও নিশ্চিতকরণ।
নিরীক্ষণ এবং নিরীক্ষণ করুন
একটা নির্দিষ্ট পদ্ধতিকে কীভাবে পরিমাপ করা যায়, সেই বিষয়ে একটা মানচিত্রের মধ্যে একটা নকশা করা দরকার ।
ব্যবহারিক পরামর্শ
- [[[F] Database] unset করুন মান:[FLTR] [FLT] নিশ্চিত করুন যে সেন্সর ডাটা সঠিক এবং সুনির্দিষ্ট ।
- [[FLT]FO [FLT] ইঞ্জিনিয়ার:[FFLT] প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলোর ওপর ফোকাস করে যা প্রভাবিত যন্ত্রপাতি ব্যর্থ হয় ।
- [[FLT] মোড:0.l ইন্টারপ্রিটার নিষ্ক্রিয়তা:[[FFLT] যে মডেলগুলোতে বুদ্ধি দেয় সেগুলো ব্যর্থ কারণ সম্বন্ধে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে ।
- [[[F] SOTPRE:[FLT][FLT] ডিজাইন সিস্টেমকে বড় ডাটা ভলিউম ব্যবস্থাপনা করতে সক্ষম।
- [[FLT] সস...] Colli-BenBEgep বিশ্লেষণ:[FLT]] খরচ কমানোর জন্য ভারসাম্যের মাত্রা জটিলতাগুলো সংগ্রহ করতে হবে।